End-to-end-for-chinese-plate-recognition

End-to-end-for-chinese-plate-recognition

中文车牌识别与矫正的解决方案

项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn),使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割,cv2进行边缘检测和车牌区域矫正,再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明,系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色,甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80,以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。

End-to-end-for-chinese-plate-recognition车牌识别U-NetCNNTensorFlowGithub开源项目

项目介绍:End-to-end-for-chinese-plate-recognition

End-to-end-for-chinese-plate-recognition 项目是一个专为中文车牌设计的定位、矫正和识别的软件解决方案。该项目利用u-net、cv2以及卷积神经网络(CNN)技术,实现对车牌的端到端识别。项目中的u-net和CNN均基于TensorFlow的Keras实现。

使用技术

  • 车牌定位与矫正:项目使用u-net进行图像分割,获取车牌的二值化图像。接着,利用cv2进行边缘检测,确定车牌区域的坐标,并进行图形矫正。
  • 车牌识别:使用卷积神经网络(CNN)对已矫正的车牌图像进行多标签的端到端识别。

运行环境

项目需要以下软件环境支持:

  • Python 3.6
  • TensorFlow 1.15.2
  • OpenCV 4.1.0.25
  • Keras 2.3.1

实现效果

项目在识别车牌时表现出色,即便面对挑战性的环境,如拍摄角度倾斜、强曝光或昏暗光线下,它仍能较好地识别车牌。对于一些百度AI未能识别的图片,该项目也能成功识别。

使用注意事项

在识别完整车牌无需定位的情况下,请确保图像尺寸不超过240 x 80像素。否则,软件可能会误认为图像中含有其他区域而进行不必要的定位处理,从而影响识别效果。

实际效果展示

项目中提供了一些测试效果图,展示了该识别软件的实际应用场景及识别表现:

效果图0 效果图1 效果图2 效果图3 效果图4 效果图5 效果图6 效果图7

整体而言,End-to-end-for-chinese-plate-recognition 项目展示了一种高效、准确的车牌识别方法,对于相关应用场景具有很高的参考价值。

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