源码下载地址:https://download.csdn.net/download/redhat588/11798294 Delphi xe 10.3.2 for windows 7 环境编译通过! 测式需要先注册百度API账号,拿到API KEY 和Secret Key后才能获取Token值 第一步:首先获取Token地址 function TfrmMain.GetToken(TokenUrl, lbledtAPIKEY, lbledtSecretKey : string): string;

前言 目前百度的AI接口相对完善,对于文字识别类的操作还需要开发者一一去尝试,去评估这效果到底是怎么的. 文字识别的接口相对简单,官方提供的SDK也集成很好,笔者只是在这上面做了一些前期性的功能数据校验和过滤,以及返回结果的处理. 实验效果 先来看一下识别效果: 1.精细化车牌(识别准确) 2.实际场景车牌 (识别准确) 3.多车牌(只识别到一个车牌) 实际拓展思路 鉴于上述结果,目前百度车牌识别可以做到 实际应用场景的处理,但要真正结合.融合,需要开发者们自己做些前期处理,比如说,你需要在摄像

测试背景 百度已发布诸多AI应用,其中包含车牌识别,免费使用量是200次/日.付费的话,按月调用次数在20万次到50万次之间,每日10000次,月费用为0.0035*300000=1050元. 详见:http://ai.baidu.com/tech/ocr/plate 单车牌简单场景 ./plate/plate1.jpg {"log_id": 4774877165935091633, "words_result": [{"color": &quo

移动端车牌识别是一项基于OCR识别的应用技术.移动端车牌识别过程主要包含五个步骤,其中包括图像采集.图像预处理.车牌定位.字符分割.字符识别.输出结果等一系列计算机算法运算, 第一步[图像采集]:此步骤通过前端采集视频流数据,再通过硬件或软件对视频流进行进行解帧识别(常见的车牌识别一体机为硬识别,移动端设备往往通过软件识别,为软识别),移动端车牌识别的识别速度为毫秒级别,相较于大家平时用的手机扫码,移动端车牌识别的识别速度更为快速.在视频模式下采集图像时,移动端车牌识别会自动触发,无需外接信号.

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

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作者QQ:(648437169) 点击下载➨Delphi百度文字识别          百度api文档 [Delphi百度文字识别]支持 通用文字识别.通用文字识别(高精度版).通用文字识别(含位置信息版).通用文字识别(高精度含位置版).手写文字识别.身份证识别.银行卡识别.营业执照识别.护照识别.名片识别.户口本识别.出生医学证明识别.港澳通行证识别.台湾通行证识别.通用票据识别.表格文字识别.通用票据识别.增值税发票识别.火车票识别.出租车票识别.定额发票识别.驾驶证识别.行驶证识别.车牌

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

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了

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

距离上次入门篇时隔两个月才出这进阶篇,小编惭愧,对不住关注我的卡哇伊的小伙伴们,为此小编用这篇博来谢罪. 前面的准备工作我就不说了,注册百度账号api,创建web网站项目,引入动态链接库引入. 不了解的童鞋可以花费10分钟移步学习:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10387355.html(C# 10分钟完成百度人脸识别——入门篇). 如果要学习的童鞋最好下载本demo源码,因为有信息入库功能,BLL.DAL.数据库就在源码里面. 一般情况下笔记本自带的

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.12.30  最终版,去除时间限制. 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   **************

文章地址:https://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.8.6  22:00 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   *******************************

MUI框架-11-MUI前端 +php后台接入百度文字识别API 这里后台不止一种,Python,Java,PHP,Node,C++,C# 都可以 这里使用的是 php 来介绍,已经解决所有问题,因为处理很多错误,可能会比较复杂,请大家坚持按步骤来, 大概流程就是:前端发送 Ajax 请求,php 后台实现文字识别,并将识别后的文字返回到前端页面 先放上效果图: (一)准备阶段 1.到百度云官网注册,几秒就可以,这个不需要审核,不像腾讯开发者认证好几天,注册然后登陆 百度云官网:https://

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

0, 前言 百度开放了很多AI能力,其中人脸识别就是其中之一. 本文对百度人脸识别AI进行实践检验,看看其使用效果如何. 鉴于是最为基础的实践,基本都是在其接口范例代码修改而来. 百度人脸识别AI网站: https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/face/overview/indexhttp://ai.baidu.com/docs#/FACE-API/6f44de4a 首先要进行开发者认证,然后建立APP,再申请API Key  和 Secret Key,再获取

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务

之前学习了一个GitHub开源的框架,GitHub地址为: https://github.com/liuruoze/EasyPR  希望通过此篇博客详细阐述如何一步步实现车牌的识别过程.  车牌识别分成了两个部分,首先是车牌的定位,然后则是车牌的文字识别.  Plate Detect过程中包含了三个部分,"Plate location","SVM train","Plate judge".其中最重要的是"Plate location&q

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本 简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本      人脸识别.车牌识别是opencv当中常见的例子和应用      Halcon当然也有,而且非常简单,甚至,简单的令人发指,核心代码才10行. 有经验的用户都知道,车牌识别,难点并非ocr识别,因为都是标准的几套字符,ocr很简单,有现成的数据库,自己采集.制作也不难      车牌识别,最大的难点,在于图像切割,由于现场光线.角度.以及位置.车

这里的LPR的的几篇文章是之前项目的一些相关资料的整理,涉及实验室内部的资料就没有放上来,希望能对想了解这方面的同学,有所帮助,那怕了解个大概也好.知道整体的思路就好.当初就是一个人瞎摸索,走了很多的弯路,也算给其他人一点建议吧. 车牌识别LPR系统系列文章汇总: 车牌识别LPR(一)-- 研究背景 车牌识别LPR(二)-- 车牌特征及难点 车牌识别LPR(三)-- LPR系统整体结构 车牌识别LPR(四)-- 车牌定位 车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法 车牌识别LPR(六)-- 字符分