HyperLPR/Prj-PHP

• Prj-PHP
• • CPP 依赖
  • Linux/Mac 编译
  • DEMO
  • 测试备忘
  • • 识别精度高的图片
    • 识别精度低的图片

Prj-PHP

HyperLPR 在PHP扩展程序中的实现，核心代码拷贝了 Prj-Linux 中的代码。

CPP 依赖

• Opencv 3.3
• PHPCPP

Linux/Mac 编译

mkdir build
cd build
cmake ../
make -j

DEMO

// 也可编译完后直接在tests目录直接运行 php platescan.php
$path = realpath("demo.png");   // 图片文件所在路径,realpath转为绝对路径
$model = realpath("model");     // 模型资源所在文件夹
$res = platescan($path, $model, 0.8);
var_dump($res); // string(9) "苏ED0N19"

最终实现上边这样的PHP调用

测试备忘

经多次测试发现部分图片难以识别或者容易识别错误，经过筛选反推出如下规律：

识别精度高的图片

• 图片中包含有整个车身
• 图片清晰度较高，不模糊
• 图片拍摄角度为正面拍摄，车牌在图片中没有较大幅度的倾斜
• 图片中的车牌在整个图片中所占位置较小

识别精度低的图片

• 图片模糊，程序未能裁切出正确的车牌，或者裁切后因图片太模糊而无法识别（此处应该可以通过训练更多样本解决）
• 图片中的车牌在整个图片中占了1/3的位置甚至更高
• 图片拍摄角度为俯角拍摄，车牌在图片中是倾斜着的