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EasyPR版本更新
目前EasyPR的版本是1.1,相比上一个版本1.0,有以下更新(这次的更新内容较多,为了跟你现有的项目和代码不冲突,请 谨慎选择全部更新,最好新起一个目录试试新增的功能和内容):
- svm准确率改进。使用rbf核替代liner核,在车牌判断的准确率提升了8个百分点。
- 增加两个特征提取方法,并提供了通用的回调函数接口供开发者建立新的特征。
- 增加了Debug模式,可以在image/tmp文件夹下看到所有输出的中间图片。
- 增加了LifeMode模式,相比默认模式,更适合在生活场景下定位车牌。
- 增加了批量测试功能,这个功能可供测试EasyPR在多幅图片上的整体表现效果。
- 引入了GDTS(General Data Test Set,通用数据测试集)这个概念,作为EasyPR准确率的评测数据集。
- 为了配合GDTS的数据仅用于正常途径(例如学习和研究),引入了新的GDSL协议。
- 模块化与完善了SVM训练的功能。提供了一个方便简单的训练窗口。这些增加的功能是为了配合即将推出的SVM开发详解这篇文章。
- 完善了SVM训练的功能。引入了三个数据集的概念,即learn data,train data,test data。
- 使用了Precise,Recall,FSocre三个指标作为SVM模型准确率评判的参数与改善的依据。
- 引入了levenshtein距离作为EasyPR整体识别准确率误差的评判参数与改善依据。
- SVM训练数据中增加了数百张新数据(未经直方图均衡化的车牌图片和非车牌图片)
请自行解压train/data/plate_detect_svm/learn下的压缩文件查看相关信息。
- 增加了一个命令行窗口,作为测试与训练的辅助工具。
注意:上一个版本中image文件下的test.jpg如果有同学下载了,请删除。它的格式不符合新的GDSL协议的约定。 如果想使用测试图片,可以使用1.1版本中新增的test.jpg替代。