中文车牌识别端到端系统
基于U-Net、OpenCV和CNN的中文车牌定位、矫正和端到端识别软件。其中U-Net和OpenCV用于车牌定位和矫正,CNN进行车牌识别。U-Net和CNN均基于TensorFlow的Keras实现。
环境要求:Python 3.6,TensorFlow 1.15.2,OpenCV 4.1.0.25,Keras 2.3.1
整体思路:1. 利用U-Net进行图像分割得到二值化图像;2. 使用OpenCV进行边缘检测获得车牌区域坐标并矫正车牌图形;3. 利用卷积神经网络CNN进行车牌多标签端到端识别。详细描述可参见CSDN博客:https://blog.csdn.net/qq_32194791/article/details/106748685
实现效果:能较好地识别拍摄角度倾斜、强曝光或昏暗环境下的车牌,甚至一些百度AI车牌识别未能识别的图片也能识别。
注意:如果直接识别类似下图的无需定位的完整车牌,请确保图片尺寸不超过240 * 80,否则会被认为图片中含其他区域而进行定位,反而影响识别效果。
其他情况下正常识别都没问题。
部分效果图: