一款开源的车牌识别系统！
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责编：猿哥 | 来源：GitHub猿 整理
上次是谁要的系统项目啊，猿哥帮你找到了。
📚 项目介绍
🔥本项目系统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。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。扩展：接私活
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类型的"苏EUK722"的结果。
它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
更新
本次更新版本是1.6正式版本，主要有以下几点更新：
修正了多项readme的文本提示。
增加了C#调用EasyPR的一个项目的链接，感谢 @zhang-can 同学。
注意
对于Opencv3.2或以上版本，如果碰到编译问题，例如“ANN_MLP”相关的错误，尝试将config.h中将#define CV_VERSION_THREE_ZERO改为#define CV_VERSION_THREE_TWO试试.
linux系统推荐使用Opencv3.2以上版本。3.2以下的版本例如3.0和3.1在识别时可能会出现车牌识别结果为空的情况。稳妥起见，建议都升级到最新的3.2版本。Windows版本没有这个问题。另外，搜索公众号Linux就该这样学后台回复“知识库”，获取一份惊喜礼包。
示例
EasyPR的调用非常简单，下面是一段示例代码:
CPlateRecognize pr;pr.setResultShow(false);
pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
vector<CPlate> plateVec;
Mat src = imread(filepath);
int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);
我们首先创建一个CPlateRecognize的对象pr，接着设置pr的属性。
pr.setResultShow(false);这句话设置EasyPR是否打开结果展示窗口，如下图。设置为true就是打开，否则就是关闭。在需要观看定位结果时，建议打开，快速运行时关闭。
这句话设置EasyPR采用的车牌定位算法。CMER代表文字定位方法，SOBEL和COLOR分别代表边缘和颜色定位方法。可以通过"|"符号结合。
pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR | PR_DETECT_SOBEL);除此之外，还可以有一些其他的属性值设置：
pr.setLifemode(true);这句话设置开启生活模式，这个属性在定位方法为SOBEL时可以发挥作用，能增大搜索范围，提高鲁棒性。
pr.setMaxPlates(4);这句话设置EasyPR最多查找多少个车牌。当一副图中有大于n个车牌时，EasyPR最终只会输出可能性最高的n个。
下面来看pr的方法。plateRecognize()这个方法有两个参数，第一个代表输入图像，第二个代表输出的车牌CPlate集合。
Mat src = imread(filepath);
int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);
当返回结果result为0时，代表识别成功，否则失败。
CPlate类包含了车牌的各种信息，其中重要的如下：
CPlate plate = plateVec.at(i);Mat plateMat = plate.getPlateMat();
RotatedRect rrect = plate.getPlatePos();
string license = plate.getPlateStr();
plateMat代表车牌图像，rrect代表车牌的可旋转矩形位置，license代表车牌字符串，例如“蓝牌：苏EUK722”。
这里说下如何去阅读如下图的识别结果。
第1行代表的是图片的文件名。
第2行代表GroundTruth车牌，用后缀（g）表示。第3行代表EasyPR检测车牌，用后缀（d）表示。两者形成一个配对，第4行代表两者的字符差距。
下面同上。本图片中有3个车牌，所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价，考虑了三个配对的结果。
有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。“无车牌”代表“定位不成功”，“No string”代表“定位成功但字符分割失败”。
最后，想学习这个项目的可以查看项目地址：项目源码，怎么领取？
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