搜索资源列表
EasyPR-1.4
- opencv3.0 基于easyPR的车牌识别系统，包括定位、分割、识别。车牌定位率以及字符识别率较高- License plate recognition system based on easyPR, including positioning, segmentation, recognition. License plate location and character recognition rate is higher
LBP
- LBP特征提取算法，可以用于检测与识别。算法主要目的是提高车牌识别中汉字识别准确率。-Code about LBP feature extraction can be used for detection and recognition. This algorithm aims to improve the accuracy of Chinese char recognition of EasyPR.
EasyPR
- java识别车牌软件，原资源已经无法下载，提供大家研究(Java license plate recognition software, the original resources have been unable to download, providing you study)
easypr
- 中文车牌识别系统： 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。(Chinese car license plate recognition system: It is based on ope
EasyPR-master
- this is a code about plate recognition , it write use c++, and it include the train process and example.
EasyPR-master
- 能够有效从自然环境中定位以及识别车牌，利用人工神经网络ANN，进行数字识别，识别率达到90%(The ability to locate and identify the license plate effectively from the natural environment)
EasyPR
- 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。
Python-opencv车牌识别
- 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会