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车牌识别系统 - 试用

使用开源的车牌识别系统, 
https://gitee.com/zeusees/HyperLPR.git


初步打算:
1. 使用 realsense 来进行拍照和车辆距离判定.
2. 使用库的内容检测车的轮廓
3. 查看车牌识别效果. (通过图片, 然后通过世纪场景.)

环境:
ubuntu 18.04. 因为 RealSense D435需要USB 3.0环境. 所以不是什么开发板都可以接入的, 暂时用笔记本.
参考
    https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/installation.md

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade
sudo apt install python3-pip
sudo apt-get install git libssl-dev libusb-1.0-0-dev pkg-config libgtk-3-dev
sudo apt-get install libglfw3-dev libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev 

git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git
cd librealsense
sudo cp config/99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/

sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger 

./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts.sh
mkdir build && cd build
cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true
make -j8 && sudo make install
库和头文件所在地.
    /usr/local/lib
    
/usr/local/include.
测试程序
    
/usr/local/bin  运行 rs-capture
========================  Try HyperLPR====================================
参考  https://gitee.com/zeusees/HyperLPR.git 的 readme.md
pip3 install hyperlpr
  1. from hyperlpr import *
  2. import cv2
  3. image = cv2.imread("/work/LicenseTag/test/demo.jpeg")
  4. print(HyperLPR_PlateRecogntion(image))
python3 test.py



这个结果是错误的
经评测发现, 对于有一定斜度(>30度)不能识别,  同时错误识别率还是比较高的, 目看这个算法不是很好用
========================  Try EasyPR====================================
参考
https://gitee.com/easypr/EasyPR
说明上不支持新能源车牌,这个是硬坑.
没有作具体测试

======================== 百度 车牌识别 ====================================
看了下文档接口, 基于 HTTP的, 和语音识别和人脸识别差别不大.  明天试试看

















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