实现车牌识别之二--使用Yolov3进行车牌定位

更新

1. 一些sota的论文：
   Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline
2. 更新一些之前做项目时参考的项目链接
   链接2

前言

在之前的文章里，立了一个flag，说要用yolo来实现车牌定位。于是乎就开始上github查看源码，上来看的就是tensorflow的yolo代码实现。看得我脑壳疼(也难怪我当时连梯度更新，损失函数的概念都没有)。
于是乎感到知识的匮乏，我开始网课。在学完了吴大师的deep.ai四个的课程后。感觉是时候练练手了。
吴大师人靓声甜，真的从课中收益匪浅。

数据准备

1. yolo3的代码用的是qqwwee（不得不说名字起得有点随意）
2. 训练数据来源是中大的数据库，一共245张，自行用labelMe标注好了，需要的自取。侵删

车牌定位效果

黄色车身，识别黄色车牌!　
深度学习的好处完全不用考虑颜色空间

使用HSV颜色空间定位车牌

使用yolo3定位