集装箱箱号识别算法开源代码

您好！对于集装箱箱号识别算法的开源代码，您可以参考以下几个项目：

1. Container Number Recognition：https://github.com/JunweiLiang/Container-Number-Recognition
这个项目是基于深度学习方法的集装箱箱号识别算法，使用了YOLOv3目标检测模型和CRNN文本识别模型。代码提供了训练和测试的脚本，并且包含了预训练模型和数据集。

2. Container OCR：https://github.com/htdt/container-ocr
这个项目是基于传统的计算机视觉方法的集装箱箱号识别算法，使用了图像处理和模式匹配等技术。代码提供了图片预处理、特征提取和匹配等功能。

3. EasyOCR：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
EasyOCR是一个通用的OCR库，可以用于文本识别。虽然它不是专门针对集装箱箱号的识别，但是可以通过训练自定义模型来实现这个功能。它支持多种语言和字体，并且提供了预训练模型和示例代码。

请注意，以上项目中的代码仅供参考，具体应用时可能需要根据实际情况进行适当的修改和优化。希望对您有所帮助！如果您有更多问题，请随时提问。

相关问题

集装箱箱号识别算法开源模型

您好！对于集装箱箱号识别算法的开源模型，目前有一些可供参考的项目和模型可用。以下是一些常用的开源模型和工具：

1. YOLOv4：YOLOv4是一种高效的目标检测算法，可用于集装箱识别。它在速度和准确性方面表现出色，并且有许多已经训练好的模型可供使用。

2. TensorFlow Object Detection API：TensorFlow Object Detection API提供了许多预训练的模型，包括Faster R-CNN、SSD等，可以用于集装箱识别。它提供了一套易于使用的工具，可以进行训练和推理。

3. OpenCV：OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了各种图像处理和特征检测功能。您可以使用OpenCV中的方法来实现集装箱箱号的识别和提取。

4. Tesseract OCR：Tesseract是一个开源的OCR引擎，可以用于文字识别。您可以使用Tesseract来提取集装箱箱号中的文字信息。

这些都是常用的开源模型和工具，您可以根据自己的需求选择适合您的项目。同时，还有许多其他的开源项目和模型可供探索和使用。希望这些信息对您有所帮助！

paddleocr集装箱

PaddleOCR是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具包，可以用于识别集装箱号等文本信息。它基于深度学习技术，能够高效准确地识别图像中的文字。使用PaddleOCR可以提高集装箱号识别的效率和准确性，减少传统人工识别的成本和时间消耗。集装箱号是指装运出口货物集装箱的箱号，一般由11位编码组成。通过PaddleOCR，可以对集装箱号进行快速识别和记录，提高运营效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [教程详解 | 用 PaddleOCR 进行集装箱箱号检测识别](https://blog.csdn.net/HyperAI/article/details/127730787)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于PaddleOCR的集装箱箱号检测识别](https://blog.csdn.net/weixin_45508265/article/details/127989628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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