原文:EasyPR源碼剖析(1):概述

EasyPR Easy to do Plate Recognition 是本人在opencv學習過程中接觸的一個開源的中文車牌識別系統,項目Git地址為https: github.com liuruoze EasyPR。考慮到大部分人對opencv的使用還比較陌生,我將在接下來的時間內,將自己的EasyPR學習過程中的一點點學習心得分享給大家,當然也是為了督促自己去更好地學習。鄙人技術淺薄,文筆 ...

2017-04-26 10:51 2 4275 推薦指數:

查看詳情

EasyPR源碼剖析(2):車牌定位

上一篇主要介紹了車牌識別的整體框架和流程,車牌識別主要划分為了兩個過程:即車牌檢測和字符識別,而車牌識別的核心環節就是這一節主要介紹的車牌定位,即 Plate Locate。車牌定位主要是將圖片中 ...

Sat Jul 22 18:25:00 CST 2017 0 5474
EasyPR源碼剖析(6):車牌判斷之LBP特征

一、LBP特征 LBP指局部二值模式,英文全稱:Local Binary Pattern,是一種用來描述圖像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不變性和旋轉不變性等顯著優點。 原始的LBP算子定義在 ...

Wed Aug 02 19:21:00 CST 2017 1 2102
EasyPR源碼剖析(5):車牌定位之偏斜扭轉

一、簡介 通過顏色定位和Sobel算子定位可以計算出一個個的矩形區域,這些區域都是潛在車牌區域,但是在進行SVM判別是否是車牌之前,還需要進行一定的處理。主要是考慮到以下幾個問題: 1、定位區域存 ...

Sat Jul 29 22:54:00 CST 2017 0 2703
EasyPR源碼剖析(7):車牌判斷之SVM

前面的文章中我們主要介紹了車牌定位的相關技術,但是定位出來的相關區域可能並非是真實的車牌區域,EasyPR通過SVM支持向量機,一種機器學習算法來判定截取的圖塊是否是真的“車牌”,本節主要對相關的技術做詳細的介紹。 注:SVM相關內容可以詳細參考周志華老師的《機器學習》和一篇名為《支持向量機通俗 ...

Thu Aug 03 00:29:00 CST 2017 0 3017
EasyPR源碼剖析(9):字符識別

在上一篇文章的介紹中,我們已經通過相應的字符分割方法,將車牌區域進行分割,得到7個分割字符圖塊,接下來要做的就是將字符圖塊放入訓練好的神經網絡模型,通過模型來預測每個圖塊所表示的具體字符。神經網絡的介 ...

Fri Aug 18 06:28:00 CST 2017 0 2126
EasyPR源碼剖析(3):車牌定位之顏色定位

一、簡介 對車牌顏色進行識別,可能大部分人首先想到的是RGB模型, 但是此處RGB模型有一定的局限性,譬如藍色,其值是255,還需要另外兩個分量都為0,不然很有可能你得到的值是白色。黃色更麻煩,它是 ...

Thu Jul 27 23:36:00 CST 2017 3 4760
EasyPR源碼剖析(4):車牌定位之Sobel算子定位

一、簡介 sobel算子主要是用於獲得數字圖像的一階梯度,常見的應用是邊緣檢測。 Ⅰ.水平變化: 將 I 與一個奇數大小的內核進行卷積。比如,當內核大小為3時, 的計算結果為: Ⅱ.垂直 ...

Fri Jul 28 22:33:00 CST 2017 0 2185
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM