这个是我使用的车牌识别开源项目的地址:https://github.com/zeusees/HyperLPR Python 依赖 Anaconda for Python 3.x on Win64 Keras (>2.0.0) Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) Numpy (>1.10) Scipy (0.19.1) OpenCV(>3.0) Scikit-image (0.13.0) PIL 准备工作:安装以下依赖包 pip install…

概要 HyperLRP是一个开源的.基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP.C/C++.Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台.本文将根据官网指引,进行一个车牌识别的入门探索. 特性 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上,0-error达到 95…

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 这里主要是用两种方法进行定位识别 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '樱花落舞' import tkinter as tk from tkinter.filedialog import * from tkinter import ttk…

本文对公开的文章进行验证,从环境搭建到运行到结果分析. 1,文章:基于TensorFlow的车牌号识别系统 文章(译文) http://www.cnblogs.com/Jsmile2017/p/6802331.html 原文: http://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/ 源码: https://github.com/matthewearl/deep-anpr 2,搭建开发环境 python3.5+tensor flow1.2.1+numpy…

module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候,python3.7报了这个错误,这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容 解决办法,降级.改为python3.6.5,TensorFlow1.12.0和keras 2.2.4 对应关系如下 python,tensorflow和keras的版本对应关系. https://docs.…

http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html 1,运行准备 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr说明的用法,运行过程分以下4步: (1)准备10万个背景图片 (2)合成1000个测试车牌图像 (3)训练,以取得权重参数 (4)车牌检测 1.1准备背景图片 下载http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/SUN397.tar.gz,36GB大小.好在服务器…

import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接 起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,…

!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collection…

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型. import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.incepti…

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 上文我们已经让图像变成了很多框框,根据原先版本,这种做法可以使用图形定位,因为车牌有尺寸规定啦,这是原版本的代码,还是别动了. 首先,我们设定一个最小的面积值:2000 先把矩形找到,把面积小的排除了,然后根据长宽比再排除一些,接下来保存合适的就行了 def img_findContours(i…

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 首先我们需要一个函数可以随时获取图片,无论在什么地方 filename = askopenfilename(title="选择识别图片", filetypes=[("jpg图片", "*.jpg"),("png图片",&quo…

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…

from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据,参数5表示每各个单词作为切割小段 model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu')) #参数3表示,上层传下来的数据中,从每3个数值中抽取最大值 model.add(layers.MaxPooling1D(3)) #添加一个有记忆性的GRU层,其原理与LSTM相同,运行速…

from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(32)) #当结果是输出多个分类的概率时,用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 model.add(layers.Dense(len(int_category), activation='softmax')) #对于输出多个分类结果,最好的损失函数是categorical_crosse…

码云地址:https://gitee.com/yinghualuowu/Python_VLPR 删除了冗余代码,可以更加便于运行.其实是为了那些进不去github准备的~…

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 用的是仿射变换 def img_Transform(car_contours,oldimg,pic_width,pic_hight): car_imgs = [] for car_rect in car_contours: if car_rect[2] > -1 and ca…

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 该部分代码还包括缩小边界 def img_color(card_imgs): colors = [] for card_index, card_img in enumerate(card_imgs): green = yello = blue = black = white…

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 我们发现有些图片根本就是胡乱定位的,原因在于预处理没有搞好而已,如果不想动预处理的代码的话,我们就换一个方法. 这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 2…

基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性…

最近看到geihub上有个车牌识别的项目,感觉很有意思,从上面fork了一下弄到本地自己跑了下.在安装过程中遇到了一些问题,记录如下. 项目github连接:https://github.com/szad670401/end-to-end-for-chinese-plate-recognition ,本机环境Win8 64bit 该项目是基于Python做的,所以首先安装python,本着用最新版本的原则,选择了Python3.5.2(开始用的32位版本,中间不能加载libmxnet.dll,后…

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区…

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 1. 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和变异第三方库麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 2. 自己实现车牌识别算法(复杂) 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 1. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.pyt…

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和编译第三方库很麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 自己实现车牌识别算法(复杂) ! 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.python.or…

百度AI:https://ai.baidu.com  申请App_id 代码重点:pip install  baidu_api from aip import AipOcr import os # 百度识别车牌 # 申请地址 http://ai.baidu.com/ # 请将您申请的Key写到项目根目录下的key.txt文件中,并且按照相应的内容进行填写 filename = 'file/teddy_key.txt' # 记录申请的Key的文件位置 if os.path.exists(filen…

目标检测---搬砖一个ALPR自动车牌识别的环境 参考License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios@https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/10863363.html@https://github.com/sergiomsilva/alpr-unconstrained 环境The current version was tested in an Ubuntu 16.04 m…

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库…

车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景,已经是一个非常成熟的业务了,在传统的车牌识别中,可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别,而深度学习兴起后,出现了很多端到端的车牌识别模型,不用分割字符,直接输入车牌图片即可识别出车牌字符.2019年1月5日百度深度学习线下技术公开课PaddlePaddle TechDay第一期演讲则邀请了百度认证布道师胡晓曼老师分享基于PaddlePaddle最新版本Fluid作用于车牌识别模型训练的实践. 以下为胡晓曼讲师的演讲实录: PaddlePaddle…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>…

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌…

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算…