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

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

本着对车牌比较感兴趣,自己在课余时间摸索关于车牌的定位与识别,现将自己所做的一些内容整理下,也方便和大家交流. 考虑到车牌的定位涉及到许多外界的因素,因此有必要对车牌照的获取条件进行一些限定: 一.大部分车牌照都是用自己的手机照的,大小在1M左右,距离车牌照距离3m左右.这样保证所获取的车牌照有一定的规律,否则随便一张是无法进行定位的. 二.本次仅针对蓝色车牌,至于其他像黄色,黑色车牌的没有做研究.感兴趣的可以自己找些资料,毕竟要做到全面,工作量还是很大的. 三. 相关的参考资料网上也挺多的,这

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

这篇文章是一个系列中的第三篇.前两篇的地址贴下:介绍.详解1.我撰写这系列文章的目的是:1.普及车牌识别中相关的技术与知识点:2.帮助开发者了解EasyPR的实现细节:3.增进沟通. EasyPR的项目地址在这:GitHub.要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章. 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我们开始深入EasyRP的程序细节.了解EasyPR是如何一步一步实现一个车牌的识别过程的.根据EasyPR的结构,我们把它

1.引言 2017年CVPR上有不少关于跟踪的paper.CF方面最引人瞩目的应该是ECO了,CNN方面也有一些新的进展.Branchout是一个基于CNN用bagging集成的在线跟踪方法. contributions: (1)提出了一种简单有效的正则化技术branchout,减少了集成学习方法在模型多样化和训练样本中噪声标签较少的限制. (2)网络中每个独立的branch有不同数量的FC,并保留了多层级特征. (3)验证了方法的有效性,并在没有pretraining的情况下也取得了start

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想

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

第四篇:车牌定位 车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来.车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别. 目前车牌定位有两大类.基于灰度.基于彩色. 基于灰度: 我们采用的是基于灰度的形态学的车牌定位:首先根据车牌区域中丰富的纹理特征,提取车牌图像中垂直方向的边缘并二值化.然后对得到的二值图像进行数学形态学(膨胀.腐烛.幵闭运算等)的运算,使得车牌区域形成一个闭

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型,本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法:Negative Sampling. 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampl

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

在日常的网页源码中,我们基于元素的id去定位是最万无一失的,id在单个页面中是不会重复的.但是实际工作中,很多前端开发人员并未给每个元素都编写id属性.通常一段html代码如下: <div class="sui-tips s-isindex-wrap sui-tips-exceedtipnews" style="display: none; width: auto;"><div class="sui-tips-arrow" st

上一篇主要介绍了车牌识别的整体框架和流程,车牌识别主要划分为了两个过程:即车牌检测和字符识别,而车牌识别的核心环节就是这一节主要介绍的车牌定位,即 Plate Locate.车牌定位主要是将图片中有可能是车牌的区域定位出来,方便后面进一步的处理.测试代码如下: int test_plate_locate() { cout << "test_plate_locate" << endl; const string file = "resources/ima

检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*

Python web前端 04 盒子模型 盒子模型是由内容(content).内边距(padding).外边距(margin).边框(border)组成的 一.边框 border #border 边框 div{border:10px soiled blue}#依次表示border-width(边框宽度).border-style(类型).border-color(颜色),这是符合写法 #border-width #一个值的时候:表示四个方向一样,上右下左(顺时针): #两个值的时候:上下.右左

之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P