https://github.com/szad670401/HyperLPR
时间: 2023-09-09 19:06:22 浏览: 37
感谢您提供的网址。经过查看,这是一个基于深度学习的车牌识别系统,使用Python语言和TensorFlow框架实现。
该项目包含了车牌检测、字符分割和字符识别三个模块。车牌检测模块使用了SSD算法进行车牌定位,字符分割和字符识别模块则使用了基于CNN的分类器进行字符识别。
具体来说,车牌检测模块的实现在`HyperLPR/lpr/vehicle_detect.py`文件中,其中定义了一个名为`VehicleDetector`的类,其中封装了SSD算法的实现,包括模型加载和车牌检测等功能。
字符分割和字符识别模块的实现在`HyperLPR/lpr/model/LPRnet.py`文件中,其中定义了一个名为`LPRnet`的类,其中封装了字符分割和字符识别的实现,包括模型加载、图片预处理、字符分割和字符识别等功能。
另外,在`HyperLPR/demo.py`文件中,定义了一个名为`LPR`的类,其中封装了整个车牌识别系统的实现,包括车牌检测、字符分割和字符识别等功能。在该类中,可以通过`recognize`方法来进行车牌识别。
如果您有任何问题,欢迎随时提出。
相关问题
车牌分割python_Python实现车牌定位及分割
车牌定位和分割是计算机视觉中的常见问题,可以用Python语言实现。以下是一些可能有用的Python库和算法:
1. OpenCV库:OpenCV是一个开源计算机视觉库,可以用于图像处理、特征提取、车牌定位和分割等。
2. 基于颜色阈值的车牌定位:在HSV颜色空间中,车牌区域通常具有特定的色调和饱和度。可以使用颜色阈值将车牌区域从图像中分离出来,并使用形态学操作来进一步增强车牌的轮廓。
3. 基于边缘检测的车牌定位:可以使用Canny边缘检测算法来检测车牌的边缘,并使用形态学操作来进一步增强车牌的轮廓。
4. 基于深度学习的车牌定位:可以使用深度学习技术来训练一个神经网络,以识别车牌的位置和边界框。
一般的车牌分割方法有基于垂直投影法的分割、基于字符间距离的分割、基于轮廓的分割方法等。
代码实现可以参考以下链接:
1. https://github.com/zeusees/HyperLPR/blob/master/demo.py
2. https://github.com/liuruoze/EasyPR-Python
3. https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
4. https://github.com/szad670401/end-to-end-for-chinese-plate-recognition
以上仅是一些参考,具体实现需要根据具体情况进行选择。
chars = ["京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "皖", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新", "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "J", "K", "L", "M", "N", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z","港","学","O","使","警","澳","挂" ];我想要这些已经标注好的数据集,在哪找
你可以在以下网站找到含有车牌字符的数据集:
1. https://github.com/zeusees/HyperLPR/tree/master/lpr/model/cascade.xml
2. https://github.com/szad670401/car_license_plate_detection
3. https://github.com/whitelok/super-vehicle-license-plate-recognition
这些数据集包括车牌字符图片和相应的标注信息,你可以根据需要选择下载。希望这可以帮到你!