• High Accuracy Chinese Plate Recognition Framework
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    • 特性
    • 依赖
    • 设计流程
    • 简单使用方式
    • 可识别和待支持的车牌的类型
    • 测试样例
    • 数据分享
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High Accuracy Chinese Plate Recognition Framework

介绍

This research aims at simply developping plate recognition project based on deep learning methods, with low complexity and high speed. This
project has been used by some commercial corporations. Free and open source, deploying by Zeusee.

HyperLPR是一个基于Python的使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于EasyPR。

特性

• 单张720p图像，单核Intel 2.2G CPU 识别时间140ms左右，比EasyPR单核识别速度快近10倍的时间。
• 识别率在EasyPR数据集上0-error达到70.2% 1-error识别率达到 89.6%
• 检测方法在实时性、召回率、准确率上都优于MSER方法，检测recall和easyPR持平。
• 代码框架轻量，总代码不到1k行。

依赖

• 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)

设计流程

step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置

step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域

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

step4. 使用CNN Regression回归车牌左右边界

step5. 使用基于纹理场的算法进行车牌校正倾斜

step6. 使用CNN滑动窗切割字符

step7. 使用CNN识别字符

简单使用方式

from hyperlpr import  pipline as  pp
import cv2
image = cv2.imread("filename")
image,res  = pp.SimpleRecognizePlate(image)

可识别和待支持的车牌的类型

• 标准单行蓝牌
• 标准单行黄牌
• 新能源车牌
• 双层黄牌
• 警用车牌
• 武警车牌
• 使馆车牌

测试样例

数据分享

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。

获取帮助

• HyperLPR讨论QQ群：673071218, 加前请备注HyperLPR交流。