https://github.com/sunskyf/easypr-python
EasyPR-python
https://github.com/sunskyf/easypr-python
deep-learning easypr opencv plate-detection plate-recognition tensorflow-examples
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
EasyPR-python
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/sunskyf/easypr-python
- Owner: SunskyF
- License: apache-2.0
- Created: 2017-03-29T04:32:24.000Z (about 8 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-03-16T16:03:47.000Z (over 7 years ago)
- Last Synced: 2025-04-07T02:07:17.137Z (3 months ago)
- Topics: deep-learning, easypr, opencv, plate-detection, plate-recognition, tensorflow-examples
- Language: Python
- Size: 82 KB
- Stars: 71
- Watchers: 6
- Forks: 31
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# ULPR (Universal License Plate Recognition)
ULPR(Universal License Plate Recognition)的设想是一个通用场景下的车牌识别系统。因为是从EasyPR出发，所以还是保留EasyPR-python的原库名。
1. 用python写了一下EasyPR，但其中应该还是有bug，速度慢是detect部分很慢，有python本身的锅，也有我没有优化的锅
2. 用deep的方法做检测和识别
## Requirements
python 3
tensorflow 1.5.0
keras
只在windows下进行了测试
## Data
感谢[EasyPR](https://github.com/liuruoze/EasyPR)
demo测试时使用了EasyPR的数据库
## Download
训练easypr方法时，请下载easypr_train_data.zip放到data目录下
测试时请下载data.zip放到data目录下
easypr的训练数据和各个模型的训练模型请从[百度云](https://pan.baidu.com/s/1bqmXEDD)上下载
将模型文件：
1. whether\_car\_20180210T1049.zip
2. chars\_20180210T1038.zip
3. mrcnn\_20180212T2143.zip
解压放在output下。
最后data文件夹下目录结构是
├─demo
├─easypr_train_data
│ ├─chars
│ └─whether_car
├─general_test
├─GDSL.txt
└─使用说明.txt
output文件夹下目录结构是
├─chars_20180210T1038
├─mrcnn\_20180212T2143
└─whether_car_20180210T1049
## TODO
[] 写博客
[] multi-label的车牌识别
[] 更好的根据mask获得车牌精确4个点的算法
[] 轻量化
## Done
[x] 重构代码
[x] mask-rcnn
## Train
可以参考scripts下的训练脚本
## Demo
切换不同方法时使用不同cfg即可，如将easypr.yml替换为maskrcnn.yml
demo
```bash
# 用easypr的方法
python demo.py --cfg cfgs/easypr.yml --path data/demo/test.jpg
```
功能测试
```bash
python func_test.py --cfg cfgs/easypr.yml
```
批量测试（data目录下需要有general_test目录）
```bash
python accuracy_test.py --cfg cfgs/easypr.yml
```
## Question
1. 训练mrcnn因为使用自己的数据，请注意一下数据格式
## Reference
[EasyPR](https://github.com/liuruoze/EasyPR)
[MaskRCNN](https://github.com/matterport/Mask_RCNN)