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

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

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

车牌识别的属于常见的 模式识别 ,其基本流程为下面三个步骤: 1) 分割: 检测并检测图像中感兴趣区域: 2)特征提取: 对字符图像集中的每个部分进行提取: 3)分类: 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类. 车牌识别分为两个步骤, 车牌检测, 车牌识别, 都属于模式识别. 基本结构如下: 一.车牌检测 1.车牌局部化(分割车牌区域),根据尺寸等基本信息去除非车牌图像: 2.判断车牌是否存在 (训练支持向量机 -svm, 判断车牌是否存在). 二.车牌识别 1.字符局部化(分割字符),根

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

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

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

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

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

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

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

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

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

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别.车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+.传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别.任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌. 生成车牌数据 1.定义车牌数

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output

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

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