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深度学习车牌检测与识别,检测结果包含车牌矩形框和4个角点,基于pytorch框架运行

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hpc203/license-plate-detect-recoginition-pytorch

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深度学习车牌检测与识别,检测结果包含车牌矩形框和4个角点,基于pytorch框架运行, 主程序是detect_rec_img.py,运行程序前需要确保您的机器安装了pytorch

车牌识别模块,可以更换成crnn网络做识别,也可以更换到传统图像处理方法分割字符后逐个字符识别, 在这个车牌检测和识别系统里,我觉得最重要的是前面的车牌检测与矫正模块,因为如果前面没做好, 那么后面输入到车牌识别模块里的图片是一个倾斜的车牌,这时候输出结果就出错了。

对于车牌检测,也可以使用图像分割的思想,例如使用UNet语义分割网络,分割出车牌, 二值化然后查找连通域,计算4个顶点

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