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车牌与视频识别-EasyPR解决方案

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简介：
简介：EasyPR是一款高效的开源车牌识别软件开发工具包，结合先进的视频分析技术，提供精准、快速的文字和图像处理能力，助力实现智能交通监控及车辆管理系统的优化升级。 优化后的easypr车牌识别库支持视频实时识别功能，无需按键操作。

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  • 车牌与视频识别-EasyPR解决方案
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    简介：EasyPR是一款高效的开源车牌识别软件开发工具包，结合先进的视频分析技术，提供精准、快速的文字和图像处理能力，助力实现智能交通监控及车辆管理系统的优化升级。 优化后的easypr车牌识别库支持视频实时识别功能，无需按键操作。
     
  • 简易车牌识别系统EasyPR：一款中文开源解决方案
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    简介：EasyPR是一款专注于中文环境下的开源车牌识别系统，提供简单高效的车牌检测与字符识别功能，助力开发者快速集成到各类应用中。 EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，旨在提供一个简单、高效且准确的解决方案。 与其他同类产品相比，EasyPR具有以下特点： 1. 它基于openCV库开发，用户可以获取全部源代码，并能够移植到Java等其他平台。 2. EasyPR支持中文字符的识别。例如，在处理带有“苏EUK722”车牌号的照片时，它能准确输出“std:string类型的苏EUK722”的结果。 3. 该系统具有较高的识别率，在图片清晰的情况下，其检测和字符识别精度可以达到90%以上。 版本信息 EasyPR最初发布于GitHub，并在国内的oschina上也有镜像。相关的反馈请在GitHub提交issue。 兼容性说明 该项目基于opencv2.4.8开发，理论上支持更高版本（如2.4.8以上），但不保证与旧版完全兼容。对于opencv3.0及以上版本的支持尚未经过测试验证。 安装指南 EasyPR无需正式安装过程，开发者可以直接对其进行修改和扩展。若需使用DLL形式调用或在其他语言环境中应用，则可以参考EasyPR_DLL_src目录下的内容进行操作。 使用说明 用户可以通过Git克隆项目到本地电脑上或者直接下载压缩包。建议利用VS2010及以上版本的IDE创建新项目，并引用EasyPR源代码文件夹路径。 问题反馈 如果您在使用过程中遇到任何技术难题或有改进建议，请通过GitHub issues提交，亦可发送邮件至easypr_dev@163.com。您的贡献一旦被采纳，将在项目的感谢名单中列出。
     
  • 车牌识别Easypr（OpenCV版本）
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    车牌识别Easypr(OpenCV版)是一款基于开源计算机视觉库OpenCV开发的高效、准确的车牌识别系统，适用于多种复杂环境下的车辆管理与监控需求。 相比于其他车牌识别系统，EasyPR具有以下特点： 1. **开源性**：基于OpenCV库开发，所有代码都可以轻松获取。 2. **语言支持**：能够准确识别中文车牌。例如，对于车牌“苏EUK722”的图片，它可以输出标准的字符串结果苏EUK722。 3. **高精度识别率**：字符识别率达到90%以上。 此外，EasyPR还提供了全套训练数据（包括近500个用于车牌检测的数据和4000多个用于字符识别的数据）。这些代码经过作者优化处理，并支持进一步修改、优化甚至协作开发。如果你对具体实现方法感兴趣，可以研究相关细节；如果更关心模型性能，则可利用SVM和ANN等预训练模型来提升或验证程序的正确率；即便不关注上述内容，那些精心挑选并加工过的大量训练数据文件本身也颇具价值。 作者投入了大量时间处理这些训练数据，并进行了细致调整。现在直接提供给用户使用，有助于解决许多人因缺乏高质量训练集而遇到的问题。
     
  • 中文车牌识别系统 EasyPR v1.6
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    EasyPR是一款功能强大的中文车牌识别开源库，v1.6版本在准确性与稳定性方面进行了优化升级，适用于多种场景下的车辆管理与智能交通应用。 EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统。它的目标是成为一个简单、高效且准确的非限制场景下的车牌识别库。与其它类似系统相比，EasyPR具有以下特点：1. 它基于openCV这个开源库开发，这意味着你可以获取全部源代码，并移植到opencv支持的所有平台；2. EasyPR能够识别中文字符，例如对于苏EUK722这样的车牌号图片，它能准确地输出std:string类型的字符串。
     
  • EasyPR车牌识别开源项目开发详解
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    《EasyPR车牌识别开源项目开发详解》是一本深入解析EasyPR项目的书籍，详细介绍了其在车牌识别领域的应用和开发技巧。适合开发者学习与实践。 车牌识别开源项目EasyPR的开发详解文档非常适用于车牌识别的毕业设计及实际工程项目，具有重要的参考价值。使用该项目完成本科毕业设计，并成功将其移植到QT进行界面设计。详细的信息可以自行搜索EasyPR获取。
     
  • 车牌识别一体机开发包解决方案
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    简介：车牌识别一体机开发包提供全面的技术支持和解决方案，助力开发者轻松集成高效的车辆牌照自动识别功能于各类智能交通管理系统中。 1. ActiveX控件：车牌识别ActiveX是基于一体机SDK封装的控件，在Windows系统下支持开发。该控件包括系统、设备、音频、视频、图片、识别及白名单等功能。 2. 开源TcpSDK：对TCP协议进行封装，提供开源代码，并可在Linux平台编译运行。TcpSDK具备接收车牌识别结果的功能，同时也能管理白名单和处理透明串口数据的发送与接收，以及继电器控制等操作。 3. 一体机SDK：这是由我们公司开发的一体化软件工具包（SDK），适用于Windows系统下的应用开发环境，并提供64位及32位版本。主要功能涵盖系统配置、音频管理、视频处理、图像识别、白名单维护和设备保养等方面。
     
  • 基于Linux和Qt的EasyPR车牌识别系统
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    基于Linux和Qt的EasyPR车牌识别系统是一款开源软件工具，利用先进的图像处理技术实现高效、精准的车辆牌照自动识别功能。该系统适用于多种场景下的车牌检测与字符识别需求，并提供用户友好的图形界面进行配置和使用。 在本项目中，我们将探讨如何利用Qt框架与EasyPR库，在Linux操作系统上进行车牌识别的应用开发。 首先了解一下Qt和Linux环境的相关背景知识：Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发工具包，适用于桌面、移动及嵌入式系统中的应用设计。它提供了丰富的API和工具集，帮助开发者在Linux平台上构建高效且美观的软件产品。作为一款开源操作系统，Linux以其稳定性和灵活性而闻名，在此类项目中提供了一个理想的开发环境。 EasyPR（易车牌识别）是基于OpenCV的一个开源解决方案，专注于实现对车辆牌照的检测、定位及字符分割等任务，并运用了图像处理和机器学习技术如SVM和支持模板匹配来提升复杂场景下的识别准确率。 在Linux环境下配置Qt与EasyPR需要完成以下步骤：首先安装Qt开发工具环境（包括Qt Creator IDE及相关库文件），然后通过包管理器或编译源代码的方式部署OpenCV，因为后者是EasyPR运行的基础。接着从GitHub下载并构建EasyPR的项目，并将其头文件和库路径添加到Qt项目的.pro配置文件中。 接下来的任务是在设计界面时增加一个按钮或者菜单项以启动车牌识别功能；当用户点击该控件后，程序将通过调用摄像头或读取本地视频来获取图像流，并利用EasyPR提供的API进行处理。这通常涉及到使用`plate_recognize`函数从图片中提取并返回检测到的车牌号码。 为了优化系统性能和适应特定场景的需求，可能还需要对EasyPR的一些参数（如SVM设置）进行调整或训练新的字符模型以提高识别精度。在开发过程中可能会遇到一些挑战，比如如何处理硬件设备的问题、异常情况以及提升用户体验等；这些都需要通过合理的错误处理机制及用户界面设计来解决。 综上所述，结合Linux系统、Qt框架与EasyPR库可以搭建出一套功能强大的车牌识别解决方案，并且该技术不仅限于交通监控领域，在停车场管理或无人收费系统等方面也具有广泛的应用前景。掌握和理解这些关键技术将有助于开发更加高效准确的图像处理应用项目。
     
  • CAR_video_matlab_chepaitiqu.rar_汽车交通_视频车牌识别与检测
    优质
    该资源包提供了一套基于MATLAB实现的汽车交通领域视频车牌识别与检测系统代码和工具。适用于研究者和工程师深入学习和开发相关应用。 这组代码能够从交通视频的帧图像中提取汽车车牌，并独立地检测并分割出车牌，这对车牌识别有很大帮助。
     
  • 基于EasyPR的车牌识别Android工程源码（ER_CarPlate）
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    ER_CarPlate是基于开源库EasyPR开发的一款车牌识别应用的Android工程项目源代码，适用于需要进行车辆管理或监控的应用场景。 1. 安装完成后打开应用并点击“车牌检测”功能即可测试SD卡目录下默认包含的带有车牌号的图片。 2. 如果需要编译C代码，建议使用NDK r10e版本，当然r9c也可以正常使用。 3. 该程序基于OpenCV-android-sdk3.0开发，在编译时可以将工程文件复制到OpenCV-android-sdk的sampls目录下进行操作。 4. 编译完成后生成的日志会保存在SD卡的ai目录中。首次安装或升级应用时，系统也会自动将.xml配置文件拷贝至该路径下。 5. 在显示区域内的图像可以自由缩放和拖拽查看，但用户体验仍有待进一步优化和完善，欢迎各位用户下载后进行改进，并与大家分享您的成果。
     
  • MATLAB车牌识别系统方案
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    本方案介绍了一套基于MATLAB开发的车牌识别系统，结合图像处理与机器学习技术，实现高效、准确的车牌检测与字符识别功能。 我编写了两套MATLAB车牌识别源码。第二套在第一套的基础上进行了一些改进。这套代码包含了一部分车牌图片，在MATLAB环境下运行main.m文件，并选择要识别的图片，即可自动完成车牌识别任务。