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EasyPR/README.md

5.3 KiB

EasyPR

EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。

相比于其他的车牌识别系统EasyPR有如下特点

  • 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码并且移植到java等平台。
  • 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。
  • 它的识别率较高。图片清晰情况下车牌检测与字符识别可以达到90%以上的精度。

版本

EasyPR最开始是发布在GitHub上的,然后在国内的oschina上也部署了一份镜像。 相关的issue欢迎在GitHub上统一提交。目前除了windows版本以外还有以下其他平台的版本

版本 开发者 地址
android goldriver linuxxx/EasyPR_Android
linux Micooz Micooz/EasyPR/tree/linux-dev
ios zhoushiwei zhoushiwei/EasyPR-iOS
mac zhoushiwei zhoushiwei/EasyPR
c# 招聘中

感谢以上所有开发者的努力!

更新

  • EasyPR最新的版本是1.1.1。相比上一个版本本版本主要做了一些调整与bug修复增加了一个命令行操作功能由Micooz开发对字符训练数据集进行了修复替换rar类型到7z类型(因为可以节省更多的空间)。

  • 除此之外本版本最大的改动是在GDTS里增加了若干张新的测试数据集这些数据集是用来测试EasyPR在不同环境下的鲁棒性的目前看来效果不好1.2版本会想办法优化)。

  • 这些测试数据集来自热心的网友的捐赠,遵循GDSL协议。请尊重捐赠者的版权,勿用于研究与学习以外的目的。

  • 按照EasyPR的发展规划GDTS里的数据会在每个小版本号升级时进行不断扩容。参照众包的思想最终EasyPR内的GDTS会成为一个开放、共享、易用的测试数据集。

兼容性

EasyPR是基于opencv2.4.8版本开发的2.4.8以上的版本应该可以兼容以前的版本可能会存在不兼容的现象。opencv3.0的版本还没有经过测试。

例子

假设我们有如下的原始图片,需要识别出中间的车牌字符与颜色:

EasyPR 原始图片

经过EasyPR的第一步处理车牌检测PlateDetect以后我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块

EasyPR 车牌

接着我们对图块进行OCR过程在EasyPR中叫做字符识别CharsRecognize。我们得到了一个包含车牌颜色与字符的字符串

“蓝牌苏EUK722”

安装

EasyPR不需要安装开发者直接在其上做改动。如果想使用DLL形式引用或者使用其他语言调用则可以在EasyPR_DLL_src中找到。

详细的开发与教程请见介绍与开发教程

使用

使用Git克隆一份拷贝到你本机或者直接下载zip压缩吧。使用vs2010或以上版本的IDE选择“从现有代码创建项目”引用EasyPR的目录。

以下表格是本工程中所有目录的解释:

目录 解释
src 所有源文件
model 机器学习的模型
train 训练数据与说明
image 测试用的图片
doc 相关文档

以下表格是image目录中子目录的解释:

目录 解释
general_test GDTS通用数据测试集
natvie_test NDTS本地数据测试集
baidu_image 从百度下载的图片
tmp Debug模式下EasyPR输出中间图片的目录

以下表格是src目录中子目录的解释:

目录 解释
core 核心功能
include 相关头文件
test 测试目录,包括单图测试与批量测试
train 训练目录,存放模型训练的代码
util 辅助功能

以下表格是src目录下一些核心文件的解释与关系:

文件 解释
plate_locate 车牌定位
plate_judge 车牌判断
plate_detect 车牌检测,是车牌定位与车牌判断功能的组合
chars_segment 字符分割
chars_identify 字符鉴别
chars_recognise 字符识别,是字符分割与字符鉴别功能的组合
plate_recognize 车牌识别,是车牌检测与字符识别的共有子类
features 特征提取回调函数
prep.h 预包含头文件

以下表格是src目录下一些辅助文件的解释与关系:

文件 解释
util.h 辅助功能头文件
main.cpp 主命令行窗口
test.cpp 单例测试
accuracy_test.cpp 批量测试
svm_train.cpp svm训练函数
generate_gdts.cpp GDTS生成函数

问题

如果有任何问题或者建议请在issues里直接提交或者发emaileasypr_dev@163.com。 建议与问题一经采纳即会将您的贡献大名列入EasyPR的感谢名单 Credits )中。

鸣谢

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