概要HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。本文将根据官网指引，进行一个车牌识别的入门探索。HyperLPR的检测流程使用opencv的HAAR Cascade检测车牌大致位置Extend检测到的大致位置的矩形区域使用类似于MSER的方
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2024-01-10 12:36:47
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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，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符）。所有全
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2023-12-05 19:27:47
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概要HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。github地址： https://github.com/zeusees/HyperLPRTODO支持多种车牌以及双层支持大角度车牌轻量级识别模型特性速度快 720p,单核 Intel 2.2
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2023-12-09 17:10:06
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中文车牌识别库EasyPR配置全过程及编译问题解决（win10_VS2019_opencv34） 本文目录中文车牌识别库EasyPR配置全过程及编译问题解决（win10_VS2019_opencv34）一.开源库介绍二.准备工作EasyPR源码下载Opencv下载与编译软件环境配置三.编译中的几个问题1.明明配置完成还是找不到opencv.hpp2.出现ANN_MLP有关的问题3.检测到“Runt
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2023-11-13 10:46:14
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摘要：HyperLPR 是一个高性能开源中文车牌识别框架，基于keras-tensorflow实现，支持android,linux,windows,ios等多种平台。目前已有C++实现版本和Python实现版本。这里仅介绍基于Python的使用深度学习实现中文车牌识别的方案。 1.源码下载地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR2.安装使用：https
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2023-12-17 19:51:59
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很早几年前，弄过车牌识别，受知识能力限制，没有再进行研究下去了，现在这个方面已经研究的比较普及，已经有相对成熟的产品了。但我还是把以前的资料和现在找到的的东西(比我思考分析的好)放在一起，以备查找。一、原理 1.车牌预处理车牌预处理过程的好坏直接影响到车牌图像进行后期处理过程，比如车牌字符分割等。车牌预处理也是尽可能的消除噪声，减少后期处理带来的不必要的麻烦。输入的车牌大多是BMP彩色图
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2023-09-23 01:40:58
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基于RKmedia开发的人脸识别和车牌识别SDK简介及使用一、功能简介SDK下载：人脸检测&识别对于人脸部分，SDK 提供了以下能力：1. 人脸检测1.1 人脸是否带口罩判定 1.2 人脸角度检测以闸口戴口罩检测为例，Demo 结果如下图所示：2. 人脸识别2.1 1:1 识别 2.2 1:N 识别我们在底库中加入中国足球运动员武磊的照片，并使用3张包含他的集体照进行人脸识别测试，如下：3
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
EasyPR ，一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库两者中EasyPR作者有一系列博客文章，详细介绍了EasyPR的开发过程
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2023-12-29 21:32:34
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一.EasyPR相关讲解(34条消息) 非常详细的讲解车牌识别easypr_再闹东海7的博客-CSDN博客_easypr开源库介绍 EasyPR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。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。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到java等平台。它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722
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2023-07-14 00:52:39
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50、java 车牌号判断新能源或者常规的车牌号，都是可以判断的public static boolean isCarNo(String carNo){
if (carNo.length() >= 7 && carNo.length() <= 8){
Pattern p = Pattern.compile("^([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣
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2023-06-27 10:55:50
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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。 我给它取的名字为EasyPR，也就是Easy to do Plate Recognition的意思。我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力，包括C++技术、计算机图形学、机器学习等。我把这个项目开源的主要目的是：1.它基于开源的代码诞生，理应回归开源
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2023-08-09 15:49:34
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阅读本文大概需要 4 分钟。前言这个项目是良月柒在逛社区时发现的，刚看到它，思绪直接被拉回了几年前，当初有同学的毕设就是停车场管理系统，关键的功能——车牌识别，连硬件都整上了，一整套流程跑下来，pretty......时间过得真快，已经在社会大学摸爬滚打好几年了。果然，鲁迅诚不欺我：学生是这个世界上最舒坦的职业~！ 不说了，赶紧搞完搞完去搬砖，今晚不热还可以多搬两车。 介绍
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2023-10-31 18:06:26
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整体思路车牌识别，LPR，License Plate Recognition，又叫ALPR。本项目使用蓝底白字，共7个字符加1个点的传统车牌。查阅资料发现实现的方式很多，本项目实现的流程为：牌照检测： 这一步是从图片中找到车牌区域，用OpenCV-Python实现。字符分割： 这里把牌照的每个字符分割开，用OpenCV-Python实现。字符识别： 功能如其名。用Scikit-Learn实现。下面
效果： 用了什么技术，原理是什么？技术架构Python：轻量框架，搭建简单，更专注于业务功能opencv：跨平台计算机视觉库，用作图像处理Tensorflow: 机器学习的框架，用作大量数据需要处理，或是深度学习cnn： 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。
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2024-08-09 17:16:03
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# Java 车牌识别开源项目概述
车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术在自动化停车、交通监控及智能交通系统等应用中越来越重要。随着开源技术的发展，许多开发者开始使用开源工具和库来构建自己的车牌识别系统。本文将探讨如何使用Java开发一个简单的车牌识别应用，并提供相关代码示例。
## 1. 项目结构
在进行车牌识别之前，我们需要首先明确项目的结构。以下
# 如何实现Java开源车牌识别算法
在前端开发者中，车牌识别是一个热门且实用的应用。通过利用开源的车牌识别算法，我们可以快速进行学习和实践。本文将详细介绍如何实现Java开源车牌识别算法，分为几个步骤进行阐述。
## 整体流程概述
为了使整个实现过程更清晰，以下是步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
原创
2024-10-29 04:32:49
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HyperLPR 高性能开源中文车牌识别框架一键安装python -m pip install hyperlpr支持python3,支持Windows Mac Linux 树莓派等。720p cpu real-time (st on MBP r15 2.2GHz haswell).快速上手#导入包
from hyperlpr import *
#导入OpenCV库
import cv2
#读入图片
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2024-05-09 12:22:49
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EasyPREasyPR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、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。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。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型
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2024-04-03 11:23:22
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视频流采样之实时车牌识别前言一、介绍二、paddle引入三、车牌识别四、完整代码 前言各位从事安防的童鞋可能都或多或少的涉及到人脸识别、车牌识别、视频结构化等应用，但是这些应用都是基于硬件实现的，比如本文将要提及的车牌识别算法一般都是硬件厂家集成到摄像机中算法，通过对接设备接口来实现车牌的识别，或者说通过厂家的智能分析平台集成的算法来实现人脸和车牌的识别。但是如果是通过摄像机或者厂家平台实现人或
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2024-07-03 22:56:33
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pip3installopencv-python==3.4.2.16pip3installopencv-contrib-python==3.4.2.16pip3installhyperlprfromhyperlprimport*#导入OpenCV库importcv2#读入图片image=cv2.imread("1.png")#识别结果print(HyperLPR_plate_recognition
原创
2019-12-25 16:20:31
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