下载

EasyPR源码下载链接：https://github.com/liuruoze/EasyPR
笔者下载的v1.6版本（这个库最后维护是2018年好像）
因为没有训练绿牌，所以无法识别，需要自己训练，它提供了训练函数
如何添加绿牌：https://blog.csdn.net/h593245631/article/details/107185418

直接把源码加到.pri文件中

安装/直接解压 opencv-3.2.0-vc14.exe

下载：https://nchc.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-win/3.2.0/opencv-3.2.0-vc14.exe

使用

void EasyPRThread::run()
{setResult(0);switch (threadType()) {case 0://initinit();break;case 1:{QImage image;QString tag;extractFacialFeatures(getFilePath(),image,tag);setImage(image);setTag(tag);}break;case 2:{easypr::SvmTrain svm("tmp/train/svm", "tmp/train/svm.xml");svm.train();}break;case 3:{easypr::AnnTrain ann("tmp/train/ann", "tmp/train/ann.xml");ann.train();}break;case 4:{int sameCount = 0;int errorCount = 0;for(int i=0; i<_filePaths.size(); ++i){QImage image;QString tag;extractFacialFeatures(_filePaths.at(i),image,tag);setImage(image);setTag(tag);QFileInfo fileInfo(_filePaths.at(i));if(fileInfo.completeBaseName() == tag){++sameCount;}else{++errorCount;}}QString str = QString("%1:%2  %3:%4   %5:%6  %7:%8").arg(QStringLiteral("共")).arg(_filePaths.size()).arg(QStringLiteral("正确")).arg(sameCount).arg(QStringLiteral("错误")).arg(errorCount).arg(QStringLiteral("识别率")).arg(sameCount*1.0/_filePaths.size());SCDebug<<str;emit sigTextEdit(str);}break;default:break;}
}
bool EasyPRThread::extractFacialFeatures(const QString &filePath,QImage &image,QString &tag)
{image.load(filePath);int result = 0;//    cv::Mat src = imread(filePath.toLocal8Bit().toStdString());//    // 切割车牌图片//    vector<CPlate> resultVec;//    CPlateDetect pd;//    pd.setPDLifemode(true);//    result = pd.plateDetect(src, resultVec);//    size_t num = resultVec.size();//    SCDebug<<"result:"<<result<<num;//    for (size_t j = 0; j < num; j++) {//        CPlate resultMat = resultVec[j];//        std::string license = resultMat.getPlateStr();//        QString lice1 = QString::fromLocal8Bit(license.c_str());//        SCDebug<<"j:"<<lice1;//        imshow("plate_detect", resultMat.getPlateMat());//        waitKey(0);//    }CPlateRecognize pr;//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_SOBEL);//    pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);//    pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR);//    pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER | PR_DETECT_COLOR);pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR | PR_DETECT_SOBEL | PR_DETECT_CMSER);//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.setLifemode(true);//    //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。pr.setMaxPlates(1);std::vector<CPlate>plateVec;cv::Mat src = imread(filePath.toLocal8Bit().toStdString());pr.setResultShow(false);result = pr.plateRecognize(src,plateVec);SCDebug<<"result:"<<result<<plateVec.size();//    pr.getResultShow();QPainter painter(&image);for(int i=0; i<plateVec.size(); ++i){CPlate plate = plateVec.at(i);//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”。//        Mat plateMat = plate.getPlateMat();RotatedRect rrect = plate.getPlatePos();painter.setPen(QPen(Qt::magenta, 2, Qt::DashDotLine));painter.drawRect(rrect.boundingRect().x,rrect.boundingRect().y,rrect.boundingRect().width,rrect.boundingRect().height);std::string license = plate.getPlateStr();QString lice1 = QString::fromLocal8Bit(license.data());lice1 = getLicensePlateType(lice1,tag);qDebug()<<i<<"revStr:"<<lice1;emit sigTextEdit(lice1);}return true;
}

最终效果

测试它源码中自带的 general_test 文件夹中的车牌图片识别率只有：0.47(47%)

Qt 车牌识别 (HyperLPR)

https://blog.csdn.net/u012020854/article/details/111202952

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