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): 生成好数据后,我们写一个reader来读取数据 ...
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 。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 ...
2018-02-26 10:42 17 14947 推荐指数:
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): 生成好数据后,我们写一个reader来读取数据 ...
http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html 1,运行准备 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr说明的用法,运行过程分以下4步: (1)准备10万个背景图片 (2)合成1000个测试车牌图像 ...
本文对公开的文章进行验证,从环境搭建到运行到结果分析。 1,文章:基于TensorFlow的车牌号识别系统 文章(译文) http://www.cnblogs.com/Jsmile2017/p/6802331.html 原文: http://matthewearl.github.io ...
1,运行准备 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr说明的用法,运行过程分以下4步: (1)准备10万个背景图片 (2)合成1000个测试车牌图像 (3)训练,以取得权重参数 (4)车牌检测 1.1准备背景图片 下载http ...
服务端代码后面给出 卡口车型、车牌识别demo截图 服务器: ...
通过学习别人的程序,个人了解到车牌识别分为如下几个步骤: 1.读取一张车牌照片 2.将车牌照片转化成R、G、B、H、S、V分量 3.选取最合适的分量图像进行阈值分割(获取车牌在图像中的区域) 4.打开矩形区域 5.获取矩形区域 6.获取矩形区域的角度 7.获取矩形区域的中心点 8. ...
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、imread加载图片 img = cv2. ...
汽车牌照自己主动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符切割、字符识别五大模块,当中字符识别过程主要由下面3个部分组成: ①正确地切割文字图像区域; ②正确的分离单个文字; ③正确识别单个字符。 用MATLAB软件编程来实现每个部分,最后识别出汽车牌 ...