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@@ -16,27 +16,27 @@ HyperLPR是一个基于Python的使用深度学习针对对中文车牌识别的 |
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### 依赖 |
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### 依赖 |
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+ Keras + Theano backend (Tensorflow data order) 请使用theano作为backend , tensorflow backend虽然权重可以载入但是识别结果是乱的 |
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+ Theano |
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+ Numpy |
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+ Scipy |
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+ OpenCV |
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+ scikit-image |
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+ Keras (>2.0.0) |
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+ Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) |
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+ Numpy (>1.10) |
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+ Scipy (0.19.1) |
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+ OpenCV(>3.0) |
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+ scikit-image (0.13.0) |
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### 设计流程 |
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### 设计流程 |
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> step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置 |
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> step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置 |
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> step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域 |
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> step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域 |
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> step3. 使用类似于MSER的方式的 多级二值化 + RANSAC 拟合车牌的上下边界 |
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> step3. 使用类似于MSER的方式的 多级二值化 + RANSAC 拟合车牌的上下边界 |
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> step4. 使用CNN Regression回归车牌左右边界 |
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> step4. 使用CNN Regression回归车牌左右边界 |
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> step5. 使用基于纹理场的算法进行车牌校正倾斜 |
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> step5. 使用基于纹理场的算法进行车牌校正倾斜 |
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> step6. 使用CNN滑动窗切割字符 |
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> step6. 使用CNN滑动窗切割字符 |
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> step7. 使用CNN识别字符 |
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> step7. 使用CNN识别字符 |
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### 简单使用方式 |
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### 简单使用方式 |
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@@ -47,11 +47,28 @@ import cv2 |
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image = cv2.imread("filename") |
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image = cv2.imread("filename") |
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image,res = pp.SimpleRecognizePlate(image) |
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image,res = pp.SimpleRecognizePlate(image) |
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### 可识别和待支持的车牌的类型 |
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- [x] 标准单行蓝牌 |
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- [x] 标准单行黄牌 |
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- [ ] 新能源车牌 |
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- [ ] 双层黄牌 |
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- [ ] 警用车牌 |
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- [ ] 武警车牌 |
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- [ ] 使馆车牌 |
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### 测试样例 |
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### 测试样例 |
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![image](./cache/demo1.png) |
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![image](./cache/demo1.png) |
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![image](./cache/demo2.png) |
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![image](./cache/demo2.png) |
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![image](./cache/demo3.png) |
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![image](./cache/demo3.png) |
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### 数据分享 |
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车牌识别框架开发时使用的数据并不是很多,有意着可以为我们提供相关车牌数据。联系邮箱 455501914@qq.com。 |
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### 获取帮助 |
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### 获取帮助 |
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+ HyperLPR讨论QQ群:673071218, 加前请备注HyperLPR交流。 |
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