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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
GitHub文档

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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