easypr车牌识别开源项目学习(一)
2016-01-05 22:35
453 查看
EasyPR有如下特点:
1、它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
2、它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的”苏EUK722”的结果。
3、它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。
车牌识别划分为两个过程:
即车牌检测(Plate Detection)和字符识别(Chars Recognition)两个过程:
1、车牌检测(Plate Detection):对一个包含车牌的图像进行分析,最终截取出只包含车牌的一个图块。这个步骤的主要目的是降低了在车牌识别过程中的计算量。如果直接对原始的图像进行车牌识别,会非常的慢,因此需要检测的过程。在本系统中,我们使用SVM(支持向量机)这个机器学习算法去判别截取的图块是否是真的“车牌”。
2、字符识别(Chars Recognition):有的书上也叫Plate Recognition,我为了与整个系统的名称做区分,所以改为此名字。这个步骤的主要目的就是从上一个车牌检测步骤中获取到的车牌图像,进行光学字符识别(OCR)这个过程。其中用到的机器学习算法是著名的人工神经网络(ANN)中的多层感知机(MLP)模型。最近一段时间非常火的“深度学习”其实就是多隐层的人工神经网络,与其有非常紧密的联系。通过了解光学字符识别(OCR)这个过程,也可以知晓深度学习所基于的人工神经网路技术的一些内容。
1、它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
2、它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的”苏EUK722”的结果。
3、它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。
车牌识别划分为两个过程:
即车牌检测(Plate Detection)和字符识别(Chars Recognition)两个过程:
1、车牌检测(Plate Detection):对一个包含车牌的图像进行分析,最终截取出只包含车牌的一个图块。这个步骤的主要目的是降低了在车牌识别过程中的计算量。如果直接对原始的图像进行车牌识别,会非常的慢,因此需要检测的过程。在本系统中,我们使用SVM(支持向量机)这个机器学习算法去判别截取的图块是否是真的“车牌”。
2、字符识别(Chars Recognition):有的书上也叫Plate Recognition,我为了与整个系统的名称做区分,所以改为此名字。这个步骤的主要目的就是从上一个车牌检测步骤中获取到的车牌图像,进行光学字符识别(OCR)这个过程。其中用到的机器学习算法是著名的人工神经网络(ANN)中的多层感知机(MLP)模型。最近一段时间非常火的“深度学习”其实就是多隐层的人工神经网络,与其有非常紧密的联系。通过了解光学字符识别(OCR)这个过程,也可以知晓深度学习所基于的人工神经网路技术的一些内容。
相关文章推荐
- Ruby微信开发的几个开源项目介绍
- 利用AJAX开源项目 在网页里播放视频实现方法
- 使用PHP把HTML生成PDF文件的几个开源项目介绍
- 机器学习---学习首页 3ff0
- nice-repo 搜集优秀的开源项目
- 关于开源项目《Scavenger》
- 如何做一个真正牛X 的开源项目
- 我用过的几个开源GIS软件
- 10款GitHub上最火爆的国产开源项目
- 参与到开原项目中去
- 10个关于人工智能和机器学习的有趣开源项目
- Firefly-RK3288系统界面预览
- Android非常有用的开源库介绍整理
- 需求加入开源项目,为社区做贡献
- gnome-logs开发记录1--起源--Gnome开发记录
- gnome-logs开发记录4--noob重构代码就是这个feel
- gnome-logs开发记录3--修复bug726228+杂记
- 成也JAVA 败也JAVA
- 如何做一个牛X的开源项目