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run_accuracy.txt

@@ -733,3 +733,11 @@
 总图片数:120张,  未识出图片:7张,  定位率:94.1667%  
 平均字符差距:2.0177个,  完全匹配数:26张,  完全匹配率:23.0089%  
 总时间:93秒,  平均执行时间:0.775秒  
+2015-03-20 17:55:32
+总图片数:1张,  未识出图片:1张,  定位率:0%  
+平均字符差距:-1.#IND个,  完全匹配数:0张,  完全匹配率:-1.#IND%  
+总时间:1秒,  平均执行时间:1秒  
+2015-03-20 18:02:03
+总图片数:120张,  未识出图片:7张,  定位率:94.1667%  
+平均字符差距:2.0177个,  完全匹配数:26张,  完全匹配率:23.0089%  
+总时间:86秒,  平均执行时间:0.716667秒  

src/include/util.h

@@ -8,6 +8,10 @@
 #undef min
 #endif
 
+#ifdef max
+#undef max
+#endif
+
 namespace easypr {
 
 class Utils {

src/test/accuracy_test.cpp

@@ -18,7 +18,7 @@ int acurayTest(const string& test_path) {
   pr.LoadANN("model/ann.xml");
   pr.LoadSVM("model/svm.xml");
   pr.setLifemode(true);
-  pr.setDebug(true);
+  pr.setDebug(false);
 
   // 设置要处理的一张图片中最多有多少车牌
   pr.setMaxPlates(4);

src/test/test.cpp

@@ -269,14 +269,14 @@ int test_plate_detect()
 {
 	cout << "test_plate_detect" << endl;
 
-	//Mat src = imread("image/plate_detect.jpg");
-	Mat src = imread("image/baidu_image/test1.jpg");
+	Mat src = imread("image/plate_detect.jpg");
+	//Mat src = imread("image/baidu_image/test1.jpg");
 
 	vector<Mat> resultVec;
 	CPlateDetect pd;
 	pd.setPDLifemode(true);
 
-	int result = pd.plateDetect(src, resultVec);
+	int result = pd.plateDetectDeep(src, resultVec);
 	if (result == 0)
 	{
 		int num = resultVec.size();

src/util/util.cpp

@@ -51,7 +51,7 @@ std::string Utils::getFileName(const string &path,
     if (last_slash_1 != std::string::npos &&
         last_slash_2 != std::string::npos) {
       // C:/path\\to/file.postfix
-      last_slash = std::max(last_slash_1, last_slash_2);
+      last_slash = max(last_slash_1, last_slash_2);
     } else {
       // C:\\path\\to\\file.postfix
       // C:/path/to/file.postfix