同步操作将从 liuruoze/EasyPR 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
EasyPR版本更新
======
本次更新版本是1.6alpha版本,主要改进如下:
采用灰度字符训练以及新的特征,使中文字符正确率上升到了86%,比上个版本提升了近14个百分点。
借助于字符分割与识别算法的优化,在general_test上的完整识别率(0-error)从原先的59%首次上升到现在的70%,1-error则提升到了82%,提升巨大。
在车牌判断模块中,使用了新的SVM特征(颜色+投影),从而在保持鲁棒性的同时,提升了正确率。定位指标中FScore从76%提升到82%.
新增一种新的字符分割方法,groundMSER字符分割方法。
提供了近万张中文字符灰度图数据供训练,并且在主界面中提供了一个方法从free大神的车牌集里提取中文与英文字符。
提供了两万两千张的字符灰度图数据,供训练灰度字符模型使用。
代码优化与升级,许多bug修复。
Opencv3.2版本的支持,编译前仅需要将config.h中将#define CV_VERSION_THREE_ZERO改为#define CV_VERSION_THREE_TWO即可。
更加友好的linux与mac版本支持,使用CMake即可顺利编译,单独的utf-8与gbk的文件供分别的系统使用。
======
本次更新是EasyPR 1.5正式版本,相比beta版本有以下几点更新:
1.修正了SVM训练异常的问题!现在1.5版本也可以自由的使用SVM训练了。这个问题确实是opencv的bug,详见讨论,在此感谢 @tka 同学的告知。 注意,3.2的opencv也修正了这个问题,如果你用3.2版本的话,也可以。但是不清楚3.2版本是否会引入其他的问题,在目前的EasyPR版本里,即便用3.0或者3.1版本也可以规避训练异常的问题。
2.支持linux和mac编译,如果碰到问题请在issue里提问。
3.增加一个无需配置opencv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。
其他的主要改进如下:
1.增加了一种新的基于文字定位的定位方法 (MSER), 在面对低对比度,低光照以及大图像上有较强的鲁棒性。
2.更加合理的评价协议。结合新增的GroundTruth文件与ICDAR2003的协议,使得整体评价指标更为合理。通用数据集里同时增加了近50张新图片。文字定位方法在面对这些复杂图片时比先前的SOBEL+COLOR的方法定位率提升了27个百分点。
实际运行时,使用了文字定位与颜色定位的结合,最终对256张的测试图片的测试结果如下:
3.使用了非极大值抑制算法去除相邻的车牌,使得最终输出变的合理。即便使用多个定位方法,最终也只会输出一个车牌,而且是可能性最大的车牌。
4.基于局部空间的大津阈值算法与自适应阈值算法,提升了文字分割与分子识别的准确率。
5.新的SVM模型与特征(LBP),提升了车牌判断的鲁棒性,新的中文ANN识别模型,提升了中文识别的整体准确率近15个百分点。
6.增加了Grid Search方法,可以进行自动调参。
7.首次增加了多线程支持,基于OpenMP的文字定位方法,在最终的识别速度上,比原先的单线程方法提高了接近2倍。
8.替换了一部分中文注释,使得windows下的visual studio在面对全部以LF结尾的文件时,也能成功通过编译。目前的程序只要opencv配置正确,gitosc上通过zip下载下来的程序可以直接通过编译并运行。
关于本次改动的具体内容可以看博客中的介绍。
======
本次更新是1.4 正式版,主要改进在于几个方面:
1.代码统一为UTF-8格式,多平台的Shell不再出现乱码。
2.支持opencv3.0与3.1,注意,这与opencv2.x不兼容,要想支持的话请下载1.3版本。
3.ANN训练开放。
4.修正了SVM训练异常的问题。
5.代码优化。
不知道怎么下载以前的版本的小伙伴可以在github或gitosc的"branch"里选择"tags",然后点击"v1.3",再然后点击"download zip"。当然如果直接git clone的话可以随时方便切换。
在后面的版本中计划做以下几点改善:
1.新的评价框架,更加合理的评估数据。
2.新的车牌定位算法。
======
本次更新是1.3beta版,主要改进在于提升了字符识别模块的准确性:
平均字符差距从0.7降低到0.4,完整匹配度从68%左右上升到目前的81%,平均执行时间从2秒降低到1.5秒。见下图:
主要改动如下:
改进了字符识别算法,重新训练了ANN模型,从而使得字符识别准确率大幅度提升。
使用了更鲁棒性的办法提升了车牌定位模块的准确率。
目前版本的问题是处理时间还是偏高,1.3正式版本中会对这个问题进行fix。
======
本次更新是1.3alpha版,主要改进在于提升了字符识别模块的准确性:
平均字符差距从2.0降低到0.7,完整匹配度从25%左右上升到目前的68%。
同时,车牌定位模块准确率进一步提升,从上一个版本的94%上升到现在的99%。见下图:
主要改动如下:
改进了字符识别算法,重新训练了ANN模型,从而使得字符识别准确率大幅度提升。
使用了更鲁棒性的办法提升了车牌定位模块的准确率。
目前版本的问题是处理时间大幅度上升,1.3正式版本中会对这个问题进行fix。
======
本次更新是1.2版,主要改进在于提升了车牌定位模块的准确性,从70%左右到目前的94%,见下图:
主要改动如下:
车牌定位使用了“颜色信息”+“二次Sobel”的综合搜索方法。在下面的window中红框代表Sobel定位结果,黄框代表颜色定位结果。
“批量测试”增加了一个结果查看window,这个窗口可以用SetDebug()方法开闭(true开,false关)。
GDTS里新增了若干张新测试图,包括数张大角度图。
“批量测试”结果现在同时会保存在“run_accuracy”文件中,可以查询历史信息。
与Linux版本做了整合,可以实现跨平台编译。
======
目前EasyPR的版本是1.1,相比上一个版本1.0,有以下更新(这次的更新内容较多,为了跟你现有的项目和代码不冲突,请 谨慎选择全部更新,最好新起一个目录试试新增的功能和内容):
请自行解压train/data/plate_detect_svm/learn下的压缩文件查看相关信息。
注意:上一个版本中image文件下的test.jpg如果有同学下载了,请删除。它的格式不符合新的GDSL协议的约定。 如果想使用测试图片,可以使用1.1版本中新增的test.jpg替代。
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。