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前言
目前百度的AI接口相對完善,對於文字識別類的操作還需要開發者一一去嘗試,去評估這效果到底是怎么的。
文字識別的接口相對簡單,官方提供的SDK也集成很好,筆者只是在這上面做了一些前期性的功能數據校驗和過濾,以及返回結果的處理。
實驗效果
先來看一下識別效果:
1、精細化車牌(識別准確)
2、實際場景車牌 (識別准確)
3、多車牌(只識別到一個車牌)
實際拓展思路
鑒於上述結果,目前百度車牌識別可以做到 實際應用場景的處理,但要真正結合、融合,需要開發者們自己做些前期處理,比如說,你需要在攝像頭捕捉車牌時候,自己去動態抓取行駛車牌的車牌,
在使用單個請求將車牌發送給百度,從而實現在真實環境中的車牌識別。
ps:有關相關的技術 可以參考我另外一篇博客,動態視頻中的人臉捕捉與人臉識別。 博客地址:http://www.cnblogs.com/linbin524/p/linbin524.html
代碼解析:
1、接口方法
/// <summary> /// 車牌識別 返回實體結果 /// </summary> /// <param name="tempImage"></param> /// <returns></returns> public static APIBaseModel<DrivingLicenseModel> GetPlateLicense(Image tempImage) { APIBaseModel<DrivingLicenseModel> tempModel = new APIBaseModel<DrivingLicenseModel>(); tempModel.contextModel = new DrivingLicenseModel(); var client = new Ocr.Ocr(Config.clientId, Config.clientSecret); var image = ImageHelper.ImageToBytes(tempImage, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png); string result = client.PlateLicense(image).ToString(); if (result.Contains("\"error_code\""))//說明異常 { tempModel.state = false; tempModel.contextModel.errorTypeModel = Json.ToObject<ErrorTypeModel>(result); tempModel.errorMsg = tempModel.contextModel.errorTypeModel.error_discription = OCR_CharacterRecognitionErrorType.GetErrorCodeToDescription(tempModel.contextModel.errorTypeModel.error_code); } else { tempModel.state = true; tempModel.contextModel.successModel = Json.ToObject<DrivingLicenseSuessResultModel>(result); } return tempModel; }
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