一. 簡介
easypr是乙個中文的開源車牌檢測+識別系統,其目標是成為乙個簡單、高效、準確的車牌識別引擎.相比於其他的車牌識別系統easypr有如下特點:
二. 專案位址
三. 安裝編譯環境
[pzs@pzs-server:easypr]$ cat /etc/os-release # 系統環境
name="ubuntu kylin"
version="16.04.5 lts (xenial xerus)"
id=ubuntu
id_like=debian
pretty_name="ubuntu kylin 16.04.5 lts"
version_id="16.04"
home_url=""
support_url=""
bug_report_url=""
version_codename=xenial
ubuntu_codename=xenial
[pzs@pzs-server:easypr]$ cmake --version # cmake版本
[pzs@pzs-server:easypr]$ pkg-config --modversion opencv # opencv版本
3.2.0
[pzs@pzs-server:easypr]$ pkg-config --libs opencv # opencv安裝位置
-l/usr/local/lib -lopencv_shape -lopencv_stitching -lopencv_objdetect -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_imgcodecs -lopencv_video -lopencv_photo -lopencv_ml -lopencv_imgproc -lopencv_flann -lopencv_core
[pzs@pzs-server:easypr]$
轉殖專案到easypr/
進入easypr/ , 開啟cmakelist.txt檔案,修改opencv安裝位址
(我的opencv安裝位址為/usr/local/lib)
接著開啟easypr/include/easypr/config.h
#define cv_version_three_two #第四行修改cv_version_three_zero 為 cv_version_three_two。 readme.md中有說明這裡需要注意的是,如果你用了anaconda,而且在anaconda中安裝了opencv,需要在./bashrc中注釋掉anaconda環境,否則編譯會報錯
之前我就是沒注釋掉anaconda環境,而且anaconda安裝了opencv3.4,導致使用的庫不對,編譯報錯.
執行demo
./demo recognize -p 189.png實現原理和步驟
車牌檢測
easypr的車牌檢測是使用svm來做的, 先使用影象處理的方式獲取到可能為車牌的區域, 然後使用訓練好的svm來對這些區域進行甄別.
替代方案 : 這一步現在可以用yolo等更為優秀的檢測演算法來代替.
字元識別
這個步驟的主要目的就是從上乙個車牌檢測步驟中獲取到車牌影象,進行光學字元識別(ocr)這個過程.使用的是ann(人工神經網路)的方式.
代替方案: 作者在使用ann進行字元檢測之前還對車牌中的文字進行了分割, 如今可以使用crnn進行車牌字元識別, 這樣還省掉了字元分割這以步驟.
easypr 流程圖
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