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@@ -44,7 +44,6 @@ Q：关于项目的来源？ |
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A：此项目来源于作者早期的研究和调试代码，代码缺少一定的规范，同时也欢迎PR。 |
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#### 相关资源 |
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- [python配置教程](https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae) |
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@@ -56,6 +55,7 @@ A：此项目来源于作者早期的研究和调试代码，代码缺少一定 |
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### 更新 |
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- 更新了Android实现，增加实时扫描接口 (2019.07.24) |
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- 更新Windows版本的Visual Studio 2015 工程至端到端模型（2019.07.03） |
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- 更新基于端到端的IOS车牌识别工程。(2018.11.13) |
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- 可通过pip一键安装、更新的新的识别模型、倾斜车牌校正算法、定位算法。(2018.08.11) |
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@@ -64,7 +64,7 @@ A：此项目来源于作者早期的研究和调试代码，代码缺少一定 |
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- 添加了HyperLPR Lite 仅仅需160 行代码即可实现车牌识别(2018.3.12) |
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- 感谢 sundyCoder [Android 字符分割版本](https://github.com/sundyCoder/hyperlpr4Android) |
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- 增加字符分割[训练代码和字符分割介绍](https://github.com/zeusees/HyperLPR-Training)(2018.1.) |
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- 更新了Android实现，大幅提高准确率和速度 (骁龙835 (*720*x*1280*) ~50ms )(2017.12.27) |
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### TODO |
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@@ -109,11 +109,11 @@ A：此项目来源于作者早期的研究和调试代码，代码缺少一定 |
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### CPP 依赖 |
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- Opencv 3.3 以上版本 |
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- Opencv 3.4 以上版本 |
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### Linux/Mac 编译 |
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- 仅需要的依赖OpenCV 3.3 (需要DNN框架) |
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- 仅需要的依赖OpenCV 3.4 (需要DNN框架) |
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```bash |
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cd Prj-Linux |
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@@ -208,3 +208,4 @@ int main(){ |
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- Free&Easy 资源贡献 |
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- 海豚嘎嘎 LBP cascade检测器训练 |
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- Windows工程端到端模型 (https://github.com/SalamanderEyes) |
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|
- Android实时扫描实现 (https://github.com/lxhAndSmh) |
syan
GitHub
5 years ago