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HyperLPR:基于深度学习的高级中文车牌识别高性能中文车牌识别框架
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2021-01-28
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HyperLPR高性能开源中文车牌识别框架 一键安装 python -m pip install hyperlpr 支持python3,支持Windows Mac Linux树莓派等。 实时720p cpu(在MBP r15 2.2GHz上具有stwell)。 快速上手 #导入包 from hyperlpr import * #导入OpenCV库 import cv2 #读入图片 image = cv2 . imread ( "demo.jpg" ) #识别结果 print ( HyperLPR_plate_recognition ( image )) 问答环节 问:Android识别率没有所传demo apk的识别率高? A:请使用下的模型,android默认包里的配置是相对较早的模型 问:车牌的训练数据来源? A:由于相关训练车牌数据涉及到法律隐私等问题,本项目无法提供。开放大的数据集有车牌数据集。 问:训练代码的提供? A:相关资源中有提供训练代码 问:关于项目的来源? 答:此项目预算作者早期的研究和调试代码,代码必须一定的规范,同时也欢迎PR。 相关资源 (感谢群内
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HyperLPR:基于深度学习的高级中文车牌识别高性能中文车牌识别框架 (732个子文件)
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libopencv_imgproc.a 5.03MB
libopencv_core.a 4.47MB
libIlmImf.a 2.55MB
libopencv_calib3d.a 1.9MB
libopencv_ml.a 1.38MB
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libopencv_highgui.a 90KB
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gradlew.bat 2KB
SegmenationFree-Inception.caffemodel 9.36MB
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CharacterRecognization.caffemodel 909KB
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HorizonalFinemapping.caffemodel 46KB
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android.toolchain.cmake 84KB
OpenCVModules-release.cmake 14KB
OpenCVConfig.cmake 14KB
OpenCVModules.cmake 10KB
OpenCVConfig.cmake 2KB
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OpenCVConfig-version.cmake 418B
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PlateSegmentation.cpp 13KB
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javaWarpper.cpp 8KB
FineMapping.cpp 8KB
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FineMapping.cpp 7KB
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FastDeskew.cpp 4KB
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FastDeskew.cpp 4KB
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Pipeline.cpp 4KB
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FastDeskew.cpp 4KB
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SegmentationFreeRecognizer.cpp 3KB
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main.cpp 3KB
Pipeline.cpp 3KB
SegmentationFreeRecognizer.cpp 3KB
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test_segmentation.cpp 1KB
PlateDetection.cpp 1KB
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test_detection.cpp 802B
Recognizer.cpp 727B
Recognizer.cpp 709B
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test_fastdeskew.cpp 671B
Recognizer.cpp 628B
CNNRecognizer.cpp 626B
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CNNRecognizer.cpp 615B
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CNNRecognizer.cpp 614B
test_finemapping.cpp 579B
Recognizer.cpp 520B
Dockerfile 370B
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.gitignore 161B
.gitignore 112B
.gitignore 94B
.gitignore 30B
build.gradle 2KB
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