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@ -75,6 +75,7 @@ EasyPR的resources/image/general_test文件夹下的图片数据遵循[GDSL协
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| src | 所有源文件
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| include | 所有头文件
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| test | 测试程序
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| etc | 中文字符映射表
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| resources/model | 机器学习的模型
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| resources/train | 训练数据与说明
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| resources/image | 测试用的图片
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@ -123,148 +124,7 @@ EasyPR的resources/image/general_test文件夹下的图片数据遵循[GDSL协
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### 使用
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EasyPR的所有源代码可在Github上的[项目主页](https://github.com/liuruoze/EasyPR)直接打包下载得到。
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由于Github在中国有时下载速度较慢，可以使用oschina的镜像[地址](http://git.oschina.net/easypr/EasyPR)来下载。
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如果你熟悉git版本控制工具，可以使用下面的命令来从Github里克隆代码：
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$ git clone https://github.com/liuruoze/EasyPR
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EasyPR支持当前主流的操作系统，通常不需要对源代码进行更改就可以编译运行，尽管如此，不同平台上IDE的配置也是有很大差异的，下面主要说明Windows，Linux以及Mac OS下的编译方法。
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**Note**: 无论在哪个平台使用EasyPR，首先都要安装对应平台版本的[opencv](http://opencv.org/)，建议使用正式稳定版本。
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#### Windows
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Windows下的配置建议使用最新的**Visual Studio 2013**版本。目前opencv3.0已经不支持vs2010，vs2012对C++ 11支持的不足，会存在编译问题。
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在之前版本的使用和交流过程中，我们发现很多同学对Visual Studio开发环境不甚了解，甚至没有做过C++项目，对EasyPR环境的配置存在很大的障碍。为此在新版本中我们特意准备了傻瓜式自动配置脚本，来方便大家使用EasyPR。
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**方法一（推荐）**
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1. 首先你需要安装最新版本的[Python](https://www.python.org/downloads/)。将Python的安装目录（默认安装在C:\Python34）添加到系统环境变量PATH中。
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2. 双击 `configure.py` 运行脚本，根据提示填写相关信息。
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3. 打开解决方案文件 `EasyPR.sln`，直接编译运行即可。
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**方法二**
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* 打开解决方案文件 `EasyPR.sln`。
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**Note**: 该解决方案会加载两个项目，一个是`EasyPR`，用于编译src/下的源文件生成静态库`libeasypr.lib`；另一个是`Demo`，用来编译test/下的main.cpp，并链接libeasypr.lib生成可执行程序。
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* 配置OpenCV
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OpenCV for Windows通常会将使用VS编译好二进制文件放到`opencv\build\`目录下。
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解决方案自动加载的两个项目配置不符合你的环境，请依次手动配置：
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**demo**
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| 配置项 | 值
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| `C/C++`-`附加包含目录` | **[opencv3的include目录]**;$(SolutionDir)include
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| `链接器`-`附加库目录` | **[opencv3的lib目录]**
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| `链接器`-`输入`-`附加依赖项` | **opencv_world300d.lib**;%(AdditionalDependencies)
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*Note*：Debug版本为**opencv_world300d.lib**，Release版本为**opencv_world300.lib**
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**libeasypr**
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| 配置项 | 值
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|-------------|-----------
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| `C/C++`-`附加包含目录` | **[opencv3的include目录]**;$(SolutionDir)include
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* 生成解决方案
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默认情况下，生成的 `demo.exe` 会放在项目根目录下。
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**Note**: 直接双击运行程序会出现找不到opencv动态库的情况，这个时候有两个办法：
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* 在`opencv3\build\x86(x64)\vc(..)\bin`下找到缺失的dll放到执行目录下。
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* 将上述bin目录添加到系统环境变量**PATH**中，然后重新运行程序。
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**参考**：windows平台下的opencv的手动配置可以参考这份[博客](http://my.phirobot.com/blog/2014-02-opencv_configuration_in_vs.html)。
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#### Linux & Mac OS
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EasyPR使用CMake在Linux及Mac OS下进行构建，确保系统安装了最新版本的[CMake](http://cmake.org)。
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为了避免系统中安装的老版本opencv对编译的影响，需要在 `CMakeLists.txt` 中修改：
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set(CMAKE_PREFIX_PATH ${CMAKE_PREFIX_PATH} "/usr/local/opt/opencv3")
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路径指向opencv3的安装目录，该目录下应该有OpenCV的CMake配置文件。
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项目提供了一键编译shell，在项目根目录下执行：
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```
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$ ./build
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```
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即可。
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**Note**: *你可以直接利用 EasyPR/include 和编译生成的静态库来调用EasyPR提供的函数接口编写自己的程序。*
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运行Demo：
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$ ./demo // 进入菜单交互界面
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$ ./demo ? // 查看CLI帮助
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```
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### 命令行示例
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可以向 `demo[.exe]` 传递命令行参数来完成你想要的工作，目前Demo支持5个子命令。对于每个子命令的帮助信息可以传入 `-h` 参数来获取。
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**车牌识别**
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# 利用提供的SVM和ANN模型来识别一张图片里面的所有车牌
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$ ./demo recognize -p resources/image/plate_recognize.jpg --svm resources/model/svm.xml --ann resources/model/ann.xml
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# 或者更简单一些(注意模型路径)
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$ ./demo recognize -p resources/image/plate_recognize.jpg
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**SVM训练**
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新版本的EasyPR大大简化了SVM训练：
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# 首先准备好车牌图片集合plates/
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# 是车牌的放在plates/has/
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# 不是车牌的放在plates/no/
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# 车牌可从项目resources/train/svm.7z中解压得到。
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$ ./demo svm --plates=path/to/your/plates --svm=save/to/svm.xml
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# 该命令将70%的车牌作为训练数据，另外30%的车牌作为测试数据，
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# 这个只可在 include/easypr/config.h 修改。
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# 将训练好的模型存放在 save/to/svm.xml。
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假设你在easypr的主目录下面新建了一个tmp文件夹，并且把svm.7z解压得到的svm文件夹移动到tmp文件夹下面，
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则可以执行 $ demo svm --plates=tmp/svm --svm=tmp/svm.xml，生成得到的tmp文件夹下面的svm.xml就是训练好的模型，
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替换resources/model/svm.xml就可以达到替换新模型的目的，替换前请先备份原始模型。
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**ANN训练**
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先准备好字符图片集合，可从项目resources/train/ann.7z中解压得到。
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每类字符都存放在以其名称命名的子文件夹中，命名规则请参考 `include/easypr/config.h`。
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一切准备就绪后，运行下面这条命令即可：
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$ ./demo ann --chars=path/to/chars --ann=save/to/ann.xml
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假设你在easypr的主目录下面新建了一个tmp文件夹，并且把ann.7z解压得到的ann文件夹移动到tmp文件夹下面，
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则可以执行 $ demo ann --chars=tmp/ann --ann=tmp/ann.xml，生成得到的tmp文件夹下面的svm.xml就是训练好的模型，
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替换resources/model/ann.xml就可以达到替换新模型的目的，替换前请先备份原始模型。
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请参考[这里](Usage.md)
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### 获取帮助
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Micooz
9 years ago