EasyPR

EasyPR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：

1. 修正了多项readme的文本提示。

2. 增加了C#调用EasyPR的一个项目的链接，感谢 @zhang-can 同学。

注意

1. 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.

2. 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。

待做的工作

• 完成一个CNN框架
• 替换ANN为CNN
• 增加新能源车的识别（待定）
• 增加两行车牌的识别（待定）

跨平台

目前除了windows平台以外，还有以下其他平台的EasyPR版本。一些平台的版本可能会暂时落后于主平台。

现在有一个无需配置opencv的1.5版本的懒人版。仅仅支持vs2013，也只能在debug和x86下运行，其他情况的话还是得配置opencv。感谢范文捷同学的帮助。页面里的两个文件都要下载，下载后用7zip解压。, 版本, 开发者, 版本, 地址, ------, -------, -------, -------, C#, zhang-can, 1.5, zhang-can/EasyPR-DLL-CSharp, android, goldriver, 1.4, linuxxx/EasyPR_Android, linux, Micooz, 1.6, 已跟EasyPR整合, ios, zhoushiwei, 1.3, zhoushiwei/EasyPR-iOS, mac, zhoushiwei,Micooz, 1.6, 已跟EasyPR整合, java, fan-wenjie, 1.2, fan-wenjie/EasyPR-Java, 懒人版, fan-wenjie, 1.5, git/oschina

兼容性

当前EasyPR是基于opencv3.0版本开发的，3.0及以上的版本应该可以兼容，以前的版本可能会存在不兼容的现象。

例子

假设我们有如下的原始图片，需要识别出中间的车牌字符与颜色：

经过EasyPR的第一步处理车牌检测（PlateDetect）以后，我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块：

接着，我们对图块进行OCR过程，在EasyPR中，叫做字符识别（CharsRecognize）。我们得到了一个包含车牌颜色与字符的字符串：

“蓝牌：苏EUK722”

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。

	pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);

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。

	vector<CPlate> plateVec;
	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”。

版权

EasyPR的源代码与训练数据遵循Apache v2.0协议开源。

EasyPR的resources/image/general_test文件夹下的图片数据遵循GDSL协议（通用数据共享协议）进行开放。

请确保在使用前了解以上协议的内容。

目录结构

以下表格是本工程中所有目录的解释:, 目录, 解释, ------, ----------, src, 所有源文件, include, 所有头文件, test, 测试程序, model, 机器学习的模型, resources/text, 中文字符映射表, resources/train, 训练数据与说明, resources/image, 测试用的图片, resources/doc, 相关文档, tmp, 训练数据读取目录，需要自建

以下表格是resources/image目录中子目录的解释:, 目录, 解释, ------, ----------, general_test, GDTS（通用数据测试集）, native_test, NDTS（本地数据测试集）, tmp, Debug模式下EasyPR输出中间图片的目录，需要自建

以下表格是src目录中子目录的解释:, 目录, 解释, ------, ----------, core, 核心功能, preprocess, SVM预处理, train, 训练目录，存放模型训练的代码, util, 辅助功能

以下表格是src目录下一些核心文件的解释与关系:, 文件, 解释, ------, ----------, plate_locate, 车牌定位, plate_judge, 车牌判断, plate_detect, 车牌检测，是车牌定位与车牌判断功能的组合, chars_segment, 字符分割, chars_identify, 字符鉴别, chars_recognise, 字符识别，是字符分割与字符鉴别功能的组合, plate_recognize, 车牌识别，是车牌检测与字符识别的共有子类, feature, 特征提取回调函数, plate, 车牌抽象, core_func.h, 共有的一些函数

以下表格是test目录下文件的解释:, 文件, 解释, ------, ----------, main.cpp, 主命令行窗口, accuracy.hpp, 批量测试, chars.hpp, 字符识别相关, plate.hpp, 车牌识别相关

以下表格是train目录下文件的解释:, 文件, 解释, ------, ----------, ann_train.cpp, 训练二值化字符, annCh_train.hpp, 训练中文灰度字符, svm_train.hpp, 训练车牌判断, create_data.hpp, 生成合成数据

使用

请参考这里

获取帮助

详细的开发与教程请见介绍与开发教程。

如果你在使用过程中遇到任何问题，请在这里告诉我们。

EasyPR讨论QQ群号是：一群：366392603，二群：583022188，三群：637614031，四群：548362608，加前请注明EasyPR学习讨论。

Contributors

• liuruoze：1.0-1.2，1.5版作者

• 海豚嘎嘎(车主之家)：1.3版算法贡献者，提升了车牌定位与字符识别的准确率

• Micooz：1.3-1.4版架构重构，linux与mac支持，opencv3.0支持，utf-8编码转换

• jsxyhelu：deface版本一

• zhoushiwei：deface版本二

• ahccom：新的plateLocate函数

• 阿水：1.3版整合，数据标注等工作

• fan-wenjie：1.5版opencv整合版提供者

• Free：1.6版数据提供者

鸣谢

taotao1233，邱锦山，唐大侠，jsxyhelu，如果有一天(zhoushiwei)，学习奋斗，袁承志，圣城小石匠，goldriver，Micooz，梦里时光，Rain Wang，任薛纪，ahccom，星夜落尘，海豚嘎嘎(车主之家)，刘超，Free大神，以及所有对EasyPR贡献数据的热心同学。