代码位置

注意事项:

如果用python3运行的话

1.要把几个python文件中的print后面加括号。

2.license-plate-ocr.py文件中第45行

R,(width,height) = detect(ocr_net, ocr_meta, img_path ,thresh=ocr_threshold, nms=None)

换成:

R,(width,height) = detect(ocr_net, ocr_meta, bytes(img_path,encoding='ytf-8'),thresh=ocr_threshold, nms=None)

3.vehicle-detection.py第45行也是:

R,_ = detect(vehicle_net, vehicle_meta, img_path ,thresh=vehicle_threshold)

换成:

R,_ = detect(vehicle_net, vehicle_meta, bytes(img_path, encoding='utf-8'),thresh=vehicle_threshold)

论文中把车牌识别分为四个子任务:

(1)车辆检测;(2)车牌检测;(3)字符分割;(4)字符识别。

大致流程为:

(1)用YOLO检测出车辆;

(2)对每个有车辆的boundingbox进行resize,喂给WPOD-NET

(3)WPOD-NET    识别出车牌的位置并输出一张240*80的png图片。(如果图片有倾斜,利用仿射变换对图片进行校正。)

(4)最后再用YOLO识别出车牌中的字符。

论文的主要贡献就是WPOD-NET(Warped Planar Object Detection Network.)

它的结构图:

但是这个解决方案对汉字的识别比较差。

准备的解决方案是:

(1)问题主要原因是最后识别字符的YOLO模型训练的数据集中就没有汉字,试试能不能把CCPD中的部分数据集拿过来重新训练最后的YOLO识别模型。

(2)作者给的代码每步都是分离的,那试试能不能把最后YOLO识别模型换成别的文字识别模型。

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