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FrankJule
License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9
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FrankJule
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4ce9ed90
编写于
7月 20, 2018
作者:
朱
朱本福
提交者:
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7月 20, 2018
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...
...
@@ -6,7 +6,7 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine
===========================================
本项目采用了多种方式识别车牌,每一种方式各有优缺点,现在统一更新出来!
| 检测大牌 | 分割单个字符 |
分割单个字符
|
| 检测大牌 | 分割单个字符 |
识别车牌
|
| ------------- | ------------- | ------------- |
| haar+cascade | haar+cascade | 切割出单个字符通过cnn识别 |
| mtcnn | 图像处理 | lstm+ctc |
...
...
@@ -14,21 +14,22 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine
整个大车牌检测基于haar+cascade的检测或者mtcnn的检测,
一、
整个大车牌检测基于haar+cascade的检测或者mtcnn的检测,
--------------------------------
[
车牌识别技术详解六--基于Adaboost+haar训练的车牌检测
](
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/42474239
"悬停显示"
)
mtcnn检测到车牌之后,通过回归得到四个角点,做透视变换对齐得到水平车牌,实测可以处理角度非常偏的车牌,
二、
mtcnn检测到车牌之后,通过回归得到四个角点,做透视变换对齐得到水平车牌,实测可以处理角度非常偏的车牌,
-------
![
image
](
https://github.com/zhubenfu/License-Plate-Detect-Recognition-via-Deep-Neural-Networks-accuracy-up-to-99.9/blob/master/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E5%9B%BE%E7%89%87_20180720093811.png
)
单个车牌字符分割是基于haar+cascade加上逻辑筛选,
![
image
](
https://github.com/zhubenfu/License-Plate-Detect-Recognition-via-Deep-Neural-Networks-accuracy-up-to-99.9/blob/master/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E5%9B%BE%E7%89%87_20180720093811.png
)
三、单个车牌字符分割是基于haar+cascade加上逻辑筛选,
--------
[
车牌识别技术详解三--字符检测的正负样本得取(利用鼠标画框抠图)
](
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/12344639
"悬停显示"
)
[
车牌识别技术详解四--二值化找轮廓做分割得样本(车牌分割,验证码分割)
](
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/12345539
"悬停显示"
)
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/12344639 车牌识别技术详解三--字符检测的正负样本得取(利用鼠标画框抠图)
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/12345539 车牌识别技术详解四--二值化找轮廓做分割得样本(车牌分割,验证码分割)
识别支持全图识别和单个字符分割识别:全图识别是基于lstm+ctc。
四、
识别支持全图识别和单个字符分割识别:全图识别是基于lstm+ctc。
-------
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