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@ -114,15 +114,17 @@ $ ./demo ? // 查看CLI帮助
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| 名称 | 说明
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| `测试` | 单例测试。分别测试EasyPR中的车牌识别中每个环节的功能，要想更改测试的图片，可以替换resources/image下的图片即可；
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| `批量测试` | 批量测试。重要功能。作用是跑完整个general_test下的所有图片，最后输出准确率等指标，用于评估EasyPR的效果；
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| `SVM训练` | 用SVM训练车牌判断模型，具体功能可以看下面的解释；
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| `ANN训练` | 用ANN模型进行训练，训练的是字符识别模型和中文识别模型，分别对应ann.xml和ann_chinese.xml；
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| `中文字符训练` | 1.6版新增的功能，也是用ANN模型进行训练，不过是训练的灰度中文字符识别模型，生成文件为annCh.xml；
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| `生成字符` | 这个功能需要配合plates_200k这个数据集才能发挥作用，如果没有的话，可以忽略它；
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| `感谢名单` | 包括所有为EasyPR做出贡献的大家的名字，没有社区的帮助是没有EasyPR的今天的！感谢大家的帮助。
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| 测试 | 单例测试。分别测试EasyPR中的车牌识别中每个环节的功能，要想更改测试的图片，可以替换resources/image下的图片即可；
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| 批量测试 | 批量测试。重要功能。作用是跑完整个general_test下的所有图片，最后输出准确率等指标，用于评估EasyPR的效果；
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| SVM训练 | 用SVM训练车牌判断模型，具体功能可以看下面的解释；
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| ANN训练 | 用ANN模型进行训练，训练的是字符识别模型和中文识别模型，分别对应ann.xml和ann_chinese.xml；
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| 中文字符训练 | 1.6版新增的功能，也是用ANN模型进行训练，不过是训练的灰度中文字符识别模型，生成文件为annCh.xml；
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| 生成字符 | 这个功能需要配合plates_200k这个数据集才能发挥作用，如果没有的话，可以忽略它；
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| 感谢名单 | 包括所有为EasyPR做出贡献的大家的名字，没有社区的帮助是没有EasyPR的今天的！感谢大家的帮助。
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**Note**: 当你成功运行EasyPR以后，首先跑下批量测试功能！在新版本中更加推荐首先运行这个。因为最后的指标如果跟readme中一致，说明EasyPR运行正确无误，可以开始你的阅读和修改代码之旅了。
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**Note**:
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当你成功运行EasyPR以后，首先跑下批量测试功能！在新版本中更加推荐首先运行这个。因为最后的指标如果跟readme中一致，说明EasyPR运行正确无误，可以开始你的阅读和修改代码之旅了。
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如果不一致的话，需要好好检查下是哪边出了问题，之后再写自己的代码，或者把其作为库加入你的系统中。
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@ -206,6 +208,6 @@ train文件夹下有3个ann压缩包，解释一下：
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| 文件 | 用途
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| `ann.7z` | 包括黑白的字符和中文数据，ann以及ann_chinese.xml由这个训练得到；
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| `annCh.7z` | 仅仅包括中文的灰度数据，annCh.xml由这个训练得到；
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| `annGray.7z` | 包括了灰度的字符数据，目前没有任何模型由这个训练得到，主要是为未来的CNN做准备
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| ann.7z | 包括黑白的字符和中文数据，ann以及ann_chinese.xml由这个训练得到；
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| annCh.7z | 仅仅包括中文的灰度数据，annCh.xml由这个训练得到；
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| annGray.7z | 包括了灰度的字符数据，目前没有任何模型由这个训练得到，主要是为未来的CNN做准备
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liuruoze
9 years ago