终于答辩结束了，这个项目忘的也差不多了，今天正巧没事准备整理一下，本人菜鸡一枚，本科毕业设计题目是《基于OpenCV的车牌识别系统》，这个项目差不多研究了半个月才看懂，当时我给导师看这个项目的时候，导师直接说这些东西都是别人的，你什么都不做，这工作量有点少，怕我答辩时候过不了，之后就是让我加功能，(你这个可以检测绿牌吗？还有你这个识别算法，用的是什么，能不能用其他的，建议加个绿牌，并且做个其他识别

严重性代码说明项目文件行错误C1083无法打开包括文件:“thirdparty/textDetect/erfilter.hpp”:Nosuchfileordirectorylibeasyprc:\projects\easypr-mast

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

admin_yu/yx-image-recognition介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java

OpenCV340PyCharm开发Python程序1.简介HyperLPR是北京智云视图科技有限公司(www.zeusee.com)开源的一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较为流行的开源的EasyPR

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

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1、下载源码https://github.com/liuruoze/EasyPRDownloadZIP或者git（https://github.com/liuruoze/EasyPR.git）将代码解压到硬盘目录下

比之前还有个开源项目Easypr，要好很多。这个项目在调试的时候遇到一些问题，作者把主要的原理和步骤做了介绍，但是有些细节忽略

新能源车牌识别均支持对光照强度的鲁棒性强支持单图检测和批量检测可以分步查看车牌定位和字符分割过程自动样本标记工具项目源码公开，可自行修改项目地址：https://github.com/zhang-can/EasyPR-DLL-CSharp

1批量读取一个文件夹中的所有照片1、当文件中的图片命名有一定规则时：for(inti=1;i>str;//将ss中的数值输出到str中stringfileName="E:\\test_opencv\\EasyPR-master

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

检测是利用easyPR做的，主要用到SVM这个机器学习算法，识别是用深度学习做的，用caffe训练字符的识别模型，然后跑在android平台上。

仓库安装时注意不是自己自带的仓库地址例如我的maven库地址：E：mvnRjar可以去https://www.findjar.com/下载本地库命令mvninstall:install-file-DgroupId=cn.easypr

最近在调试车牌识别EasyPR，直接使用Vim编写也是可以，但是对于很多习惯用IDE编写程序的码农来讲，Qt是linux下编程的一个好工具，本文其实是结合OgreWiki的QtTutorials[1]和网上的相关

基于QT+opencv+HyperLPR/EasyPR的车牌识别最近在开发了一个快递单手机号的项目用到了端对端文字识别。后联想到车牌是端对端最常用的场景，随即找了些相关的资料。

一、数据处理所用的数据为EasyPR提供的数据集，共有1541张车牌图片，按照8：1：1的比例分为train、val和test三个数据集。

以EasyPR项目为例作者原项目地址是：https://github.com/liuruoze/EasyPR.git我frok后的项目地址是：https://github.com/willhope/EasyPR.git1

1.車牌識別//項目下載地址https://github.com/liuruoze/EasyPR//項目文件說明https://www.cnblogs.com/subconscious/p/3979988

yx-image-recognition介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java

最近在看EasyPR的实现教程，感觉还不错，自己也通过编程实现了几个小模块。写下自己的心得，一来是总结下最近的学习内容，二来是以后看的时候聊以慰藉。

转自https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4660952.html一.前言今天继续我们EasyPR的开发详解。

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

>>>EasyPRhttps://git.oschina.net/easypr/EasyPREasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。

在上一篇深度分析与调优讨论中，我们介绍了高斯模糊，灰度化和Sobel算子。在本文中，会分析剩余的定位步骤。根据前文的内容，车牌定位的功能还剩下如下的步骤，见下图中未涂灰的部分。图1车牌定位步骤我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看。通过下图可见，Sobel算子有很强的区分性，车牌中的字符被清晰的描绘出来，那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢？图2Sobel后效果我们的车牌定位功能做了个假设，

在前面的几篇文章中，我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容。本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块。

车牌识别代码参考至github上面的EasyPR_Android的源码，感谢为开源付出贡献的程序猿源码地址：https://github.com/linuxxx/EasyPR_Android移植步骤1.

借助于java基础，只能选择EasyPR的java版本作为研究对象。希望通过此篇记录下我的问题与学习经验，也希望与所有学习的小伙伴们共同讨论其中的问题。

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR，现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程。

主题概要车牌识别车牌识别流程及算法编辑时间新建20161216序号参考资料1https://github.com/openalpr/openalpr2https://github.com/liuruoze/EasyPR3

本文实现参考一个开源的EasyPR项

EasyPR--一个开源的中文车牌识别系统Git地址为：中文车牌识别系统。EasyPR，也就是EasytodoPlateRecognition的意思。

之前一直在学习opencv相关的知识，opencv库的学习告一段落，因此想找一个具体的项目，来学习OpenCV在具体项目开发中的使用，加深算法理解，同时了解商业项目开发的具体细节，以及一个真正项目的代码书写规则等等。之前的OpenCV学习，主要集中于单个函数的理论学习，以及调用某一个函数进行图像处理，但是并没有将多种图像处理函数整合起来，完成一个稍大型的计算机视觉方面的工程。基于此，我在CSDN博

实习期间看到了EasyPR这篇文章，作者写的特别详细，无论讲解还是代码，都可以说是业界良心，在此附上链接：EasyPR看到之后就想这么详细的教程，不自己亲自实践一下简直浪费，于是乎，结合自己正在做的数字识别进行实践

OpenCV学习案例之车牌识别easyPR起始github上开源中文车牌识别库比较少：HyperLPR，基于深度学习高性能中文车牌识别库，支持python、c++,可以在Android，Linux等各种平台使用

(1)车牌识别开源库简介：EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别库。相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：它基于openCV这个开源库。

更新：基于keras-tensorflow的车牌识别，HyperLPR是一个基于Python的使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于

在前面的几篇文章中，我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容。本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块。

MicroControllerandmore的车牌识别，觉得EasyPR的配置会更加的困难，但是没有想到跟着前人的记录算比较顺利的在一个小时左右的时间解决了。

EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，gitHub地址：https://github.com/liuruoze/EasyPREasyPR有如下特点：1.它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取

简介最近由于项目需要，需要做一个车牌号抓取和识别的功能，于是找到了EasyPR，全称EasytodoPlateRecognition，一个全中文的开源识别项目，基于OpenCV和机器学习实现，支持跨平台

一.文字定位法在EasyPR前面几个版本中，最为人所诟病的就是定位效果不佳，尤其是在面对生活场景（例如手机拍摄）时。

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR，现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程。

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。

我正在做一个开源的中文车牌识别系统，Git地址为：https://github.com/liuruoze/EasyPR。

更新：基于keras-tensorflow的车牌识别，HyperLPR是一个基于Python的使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于

这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我想读者心中可能