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- # Prj-PHP
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- HyperLPR 在PHP扩展程序中的实现,核心代码拷贝了 Prj-Linux 中的代码。
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- ## CPP 依赖
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- + Opencv 3.3
- + PHPCPP
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- ## Linux/Mac 编译
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- ```bash
- mkdir build
- cd build
- cmake ../
- make -j
- ```
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- ## DEMO
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- ```php
- // 也可编译完后直接在tests目录直接运行 php platescan.php
- $path = realpath("demo.png"); // 图片文件所在路径,realpath转为绝对路径
- $model = realpath("model"); // 模型资源所在文件夹
- $res = platescan($path, $model, 0.8);
- var_dump($res); // string(9) "苏ED0N19"
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- ```
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- 最终实现上边这样的PHP调用
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- ## 测试备忘
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- 经多次测试发现部分图片难以识别或者容易识别错误,经过筛选反推出如下规律:
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- ### 识别精度高的图片
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- + 图片中包含有整个车身
- + 图片清晰度较高,不模糊
- + 图片拍摄角度为正面拍摄,车牌在图片中没有较大幅度的倾斜
- + 图片中的车牌在整个图片中所占位置较小
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- ### 识别精度低的图片
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- + 图片模糊,程序未能裁切出正确的车牌,或者裁切后因图片太模糊而无法识别(此处应该可以通过训练更多样本解决)
- + 图片中的车牌在整个图片中占了1/3的位置甚至更高
- + 图片拍摄角度为俯角拍摄,车牌在图片中是倾斜着的
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