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…

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…

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten…

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…

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…

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…

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…

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…

​NOTES:现如今,芯片行业无比火热啊,无论是前景还是钱景,国家芯片战略的发布,公司四五十万的年薪,着实令人非常的向往,为了支持芯片设计者,集成了工作.科研.竞赛于一体的<基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计>专栏项目,这是在一位海归教授的带领之下的整个团队辛勤耕耘的结晶,希望大家能够在理论结合实践的指导之下,不断地提高自己的数字芯片设计技术能力. 1.项目引言 工作求职:能够在简历上添加一笔较大的项目,集成了 AI.SoC.系统级.FPGA.ARM 以及 Verilog.C.Pyt…

NOTES: 这是第三届全国大学生集成电路创新创业大赛 - Arm 杯 - 片上系统设计挑战赛(本人指导的一个比赛).主要划分为以下的 Top5 重点.难点.亮点.热点以及创新点:1.通过 Arm Cortex-M3 CPU 软核 IP 在 Xilinx Artix-7 纯 FPGA 平台上构建一个 SoC 片上系统,该系统一方面能够通过 HDMI 接口,在显示屏上实时显示 OV5640 摄像头所采集的车牌视频数据(比特流的生成是通过交叉编译的方式,即 Verilog 编译与 C 编译):2.该…