上節我們講了第一部分,如何用生成簡易的車牌,這節課中我們會用PaddlePaddle來識別生成的車牌。 數據讀取 在上一節生成車牌時,我們可以分別生成訓練數據和測試數據,方法如下(完整代碼在這里): 生成好數據后,我們寫一個reader來讀取數據 ...
小伙伴們,終於到了實戰部分了 今天給大家帶來的項目是用PaddlePaddle進行車牌識別。車牌識別其實屬於比較常見的圖像識別的項目了,目前也屬於比較成熟的應用,大多數老牌廠家能做到准確率 。傳統的方法需要對圖像進行多次預處理再用機器學習的分類算法進行分類識別,然而深度學習發展起來以后,我們可以通過用CNN來進行端對端的車牌識別。任何模型的訓練都離不開數據,在車牌識別中,除了晚上能下載到的一些包 ...
2018-02-26 10:42 17 14947 推薦指數:
上節我們講了第一部分,如何用生成簡易的車牌,這節課中我們會用PaddlePaddle來識別生成的車牌。 數據讀取 在上一節生成車牌時,我們可以分別生成訓練數據和測試數據,方法如下(完整代碼在這里): 生成好數據后,我們寫一個reader來讀取數據 ...
http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html 1,運行准備 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr說明的用法,運行過程分以下4步: (1)准備10萬個背景圖片 (2)合成1000個測試車牌圖像 ...
本文對公開的文章進行驗證,從環境搭建到運行到結果分析。 1,文章:基於TensorFlow的車牌號識別系統 文章(譯文) http://www.cnblogs.com/Jsmile2017/p/6802331.html 原文: http://matthewearl.github.io ...
1,運行准備 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr說明的用法,運行過程分以下4步: (1)准備10萬個背景圖片 (2)合成1000個測試車牌圖像 (3)訓練,以取得權重參數 (4)車牌檢測 1.1准備背景圖片 下載http ...
服務端代碼后面給出 卡口車型、車牌識別demo截圖 服務器: ...
通過學習別人的程序,個人了解到車牌識別分為如下幾個步驟: 1.讀取一張車牌照片 2.將車牌照片轉化成R、G、B、H、S、V分量 3.選取最合適的分量圖像進行閾值分割(獲取車牌在圖像中的區域) 4.打開矩形區域 5.獲取矩形區域 6.獲取矩形區域的角度 7.獲取矩形區域的中心點 8. ...
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、imread加載圖片 img = cv2. ...
汽車牌照自己主動識別整個處理過程分為預處理、邊緣提取、車牌定位、字符切割、字符識別五大模塊,當中字符識別過程主要由下面3個部分組成: ①正確地切割文字圖像區域; ②正確的分離單個文字; ③正確識別單個字符。 用MATLAB軟件編程來實現每個部分,最后識別出汽車牌 ...