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+莺
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+蹙
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+昱
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+篱
+跷
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+翎
+宅
+晖
+嗑
+壑
+峻
+癫
+屏
+狠
+陋
+袜
+途
+憎
+祀
+莹
+滟
+佶
+溥
+臣
+约
+盛
+峰
+磁
+慵
+婪
+拦
+莅
+朕
+鹦
+粲
+裤
+哎
+疡
+嫖
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+堪
+谛
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+郾
+驸
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+庇
+恋
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+巯
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+蹒
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+哗
+悄
+氤
+涠
+葬
+屠
+鹭
+植
+竺
+佯
+诣
+鲇
+瘀
+鲅
+邦
+移
+滁
+冯
+耕
+癔
+戌
+茬
+沁
+巩
+悠
+湘
+洪
+痹
+锟
+循
+谋
+腕
+鳃
+钠
+捞
+焉
+迎
+碱
+伫
+急
+榷
+奈
+邝
+卯
+辄
+皲
+卟
+醛
+畹
+忧
+稳
+雄
+昼
+缩
+阈
+睑
+扌
+耗
+曦
+涅
+捏
+瞧
+邕
+淖
+漉
+铝
+耦
+禹
+湛
+喽
+莼
+琅
+诸
+苎
+纂
+硅
+始
+嗨
+傥
+燃
+臂
+赅
+嘈
+呆
+贵
+屹
+壮
+肋
+亍
+蚀
+卅
+豹
+腆
+邬
+迭
+浊
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+庙
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+蒄
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+馬
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+サ
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+倫
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+凱
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+▏
+濟
+親
+設
+計
+攵
+埌
+烺
+ò
+頤
+燦
+蓮
+撻
+節
+講
+濱
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+護
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+Ｚ
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+桼
+趙
+鍊
+［
+㐂
+垚
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+鐘
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+爍
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+⇋
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+覺
+來
+熘
+昴
+翏
+鲱
+圧
+鄉
+萭
+頔
+爐
+嫚
+г
+貭
+類
+聯
+幛
+輕
+訓
+鑒
+夋
+锨
+芃
+珣
+䝉
+扙
+嵐
+銷
+處
+ㄱ
+語
+誘
+苝
+歸
+儀
+燒
+楿
+內
+粢
+葒
+奧
+麥
+礻
+滿
+蠔
+穵
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+鄭
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+煙
+祐
+奓
+逺
+＊
+瑄
+獲
+聞
+薦
+讀
+這
+樣
+決
+問
+啟
+們
+執
+説
+轉
+單
+隨
+唘
+帶
+倉
+庫
+還
+贈
+尙
+皺
+■
+餅
+產
+○
+∈
+報
+狀
+楓
+賠
+琯
+嗮
+禮
+｀
+傳
+＞
+≤
+嗞
+Φ
+≥
+換
+咭
+∣
+↓
+曬
+ε
+応
+寫
+″
+終
+様
+純
+費
+療
+聨
+凍
+壐
+郵
+ü
+黒
+∫
+製
+塊
+調
+軽
+確
+撃
+級
+馴
+Ⅲ
+涇
+繹
+數
+碼
+證
+狒
+処
+劑
+＜
+晧
+賀
+衆
+］
+櫥
+兩
+陰
+絶
+對
+鯉
+憶
+◎
+ｐ
+ｅ
+Ｙ
+蕒
+煖
+頓
+測
+試
+鼽
+僑
+碩
+妝
+帯
+≈
+鐡
+舖
+權
+喫
+倆
+ˋ
+該
+悅
+ā
+俫
+．
+ｆ
+ｓ
+ｂ
+ｍ
+ｋ
+ｇ
+ｕ
+ｊ
+貼
+淨
+濕
+針
+適
+備
+ｌ
+／
+給
+謢
+強
+觸
+衛
+與
+⊙
+＄
+緯
+變
+⑴
+⑵
+⑶
+㎏
+殺
+∩
+幚
+─
+價
+▲
+離
+ú
+ó
+飄
+烏
+関
+閟
+﹝
+﹞
+邏
+輯
+鍵
+驗
+訣
+導
+歷
+屆
+層
+▼
+儱
+錄
+熳
+ē
+艦
+吋
+錶
+辧
+飼
+顯
+④
+禦
+販
+気
+対
+枰
+閩
+紀
+幹
+瞓
+貊
+淚
+△
+眞
+墊
+Ω
+獻
+褲
+縫
+緑
+亜
+鉅
+餠
+｛
+｝
+◆
+蘆
+薈
+█
+◇
+溫
+彈
+晳
+粧
+犸
+穩
+訊
+崬
+凖
+熥
+П
+舊
+條
+紋
+圍
+Ⅳ
+筆
+尷
+難
+雜
+錯
+綁
+識
+頰
+鎖
+艶
+□
+殁
+殼
+⑧
+├
+▕
+鵬
+ǐ
+ō
+ǒ
+糝
+綱
+▎
+μ
+盜
+饅
+醬
+籤
+蓋
+釀
+鹽
+據
+à
+ɡ
+辦
+◥
+彐
+┌
+婦
+獸
+鲩
+伱
+ī
+蒟
+蒻
+齊
+袆
+腦
+寧
+凈
+妳
+煥
+詢
+偽
+謹
+啫
+鯽
+騷
+鱸
+損
+傷
+鎻
+髮
+買
+冏
+儥
+両
+﹢
+∞
+載
+喰
+ｚ
+羙
+悵
+燙
+曉
+員
+組
+徹
+艷
+痠
+鋼
+鼙
+縮
+細
+嚒
+爯
+≠
+維
+＂
+鱻
+壇
+厍
+帰
+浥
+犇
+薡
+軎
+²
+應
+醜
+刪
+緻
+鶴
+賜
+噁
+軌
+尨
+镔
+鷺
+槗
+彌
+葚
+濛
+請
+溇
+緹
+賢
+訪
+獴
+瑅
+資
+縤
+陣
+蕟
+栢
+韻
+祼
+恁
+伢
+謝
+劃
+涑
+總
+衖
+踺
+砋
+凉
+籃
+駿
+苼
+瘋
+昽
+紡
+驊
+腎
+﹗
+響
+杋
+剛
+嚴
+禪
+歓
+槍
+傘
+檸
+檫
+炣
+勢
+鏜
+鎢
+銑
+尐
+減
+奪
+惡
+θ
+僮
+婭
+臘
+ū
+ì
+殻
+鉄
+∑
+蛲
+焼
+緖
+續
+紹
+懮
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deploy/python/vechile_plate.py

@@ -28,11 +28,10 @@ import sys
 parent_path = os.path.abspath(os.path.join(__file__, *(['..'])))
 sys.path.insert(0, parent_path)
 
-from utils import Timer, get_current_memory_mb
-from infer import Detector, get_test_images, print_arguments, create_inputs
-from vechile_plateutils import create_predictor, get_infer_gpuid, argsparser, get_rotate_crop_image
+from infer import get_test_images, print_arguments
+from vechile_plateutils import create_predictor, get_infer_gpuid, argsparser, get_rotate_crop_image, draw_boxes
 from vecplatepostprocess import build_post_process
-from preprocess import preprocess, Resize, NormalizeImage, Permute, PadStride, LetterBoxResize, WarpAffine, Pad, decode_image, Resize_Mult32
+from preprocess import preprocess, NormalizeImage, Permute, Resize_Mult32
 
 
 class PlateDetector(object):
@@ -93,7 +92,8 @@ class PlateDetector(object):
         for im_path in image_list:
             im, im_info = preprocess(im_path, preprocess_ops)
             input_im_lst.append(im)
-            input_im_info_lst.append(im_info['im_shape'])
+            input_im_info_lst.append(im_info['im_shape'] /
+                                     im_info['scale_factor'])
 
         return np.stack(input_im_lst, axis=0), input_im_info_lst
 
@@ -136,18 +136,15 @@ class PlateDetector(object):
         dt_boxes = np.array(dt_boxes_new)
         return dt_boxes
 
-    def predict_image(self, img):
+    def predict_image(self, img_list):
         st = time.time()
 
         if self.args.run_benchmark:
             self.autolog.times.start()
 
-        img, shape_list = self.preprocess(img)
+        img, shape_list = self.preprocess(img_list)
         if img is None:
             return None, 0
-        # img = np.expand_dims(img, axis=0)
-        # shape_list = np.expand_dims(shape_list, axis=0)
-        # img = img.copy()
 
         if self.args.run_benchmark:
             self.autolog.times.stamp()
@@ -166,27 +163,28 @@ class PlateDetector(object):
 
         #self.predictor.try_shrink_memory()
         post_result = self.postprocess_op(preds, shape_list)
-        dt_boxes = post_result[0]['points']
-        dt_boxes = self.filter_tag_det_res(dt_boxes, shape_list[0])
+
+        dt_batch_boxes = []
+        for idx in range(len(post_result)):
+            org_shape = img_list[idx].shape
+            dt_boxes = post_result[idx]['points']
+            dt_boxes = self.filter_tag_det_res(dt_boxes, org_shape)
+            dt_batch_boxes.append(dt_boxes)
 
         if self.args.run_benchmark:
             self.autolog.times.end(stamp=True)
         et = time.time()
-        return dt_boxes, et - st
+        return dt_batch_boxes, et - st
 
 
 class TextRecognizer(object):
-    def __init__(self,
-                 FLAGS,
-                 input_shape=[3, 48, 320],
-                 batch_size=8,
-                 rec_algorithm="SVTR",
-                 word_dict_path="rec_word_dict.txt",
-                 use_gpu=True,
-                 benchmark=False):
-        self.rec_image_shape = input_shape
-        self.rec_batch_num = batch_size
-        self.rec_algorithm = rec_algorithm
+    def __init__(self, FLAGS, use_gpu=True, benchmark=False):
+        self.rec_image_shape = [
+            int(v) for v in FLAGS.rec_image_shape.split(",")
+        ]
+        self.rec_batch_num = FLAGS.rec_batch_num
+        self.rec_algorithm = FLAGS.rec_algorithm
+        word_dict_path = FLAGS.word_dict_path
         isuse_space_char = True
 
         postprocess_params = {
@@ -398,7 +396,7 @@ class TextRecognizer(object):
 
         return padding_im, resize_shape, pad_shape, valid_ratio
 
-    def __call__(self, img_list):
+    def predict_text(self, img_list):
         img_num = len(img_list)
         # Calculate the aspect ratio of all text bars
         width_list = []
@@ -549,28 +547,36 @@ class TextRecognizer(object):
 
 class PlateRecognizer(object):
     def __init__(self):
-        self.batch_size = 8
+        use_gpu = FLAGS.device.lower() == "gpu"
         self.platedetector = PlateDetector(FLAGS)
         self.textrecognizer = TextRecognizer(
-            FLAGS,
-            input_shape=[3, 48, 320],
-            batch_size=8,
-            rec_algorithm="SVTR",
-            word_dict_path="rec_word_dict.txt",
-            use_gpu=True,
-            benchmark=False)
+            FLAGS, use_gpu=use_gpu, benchmark=FLAGS.run_benchmark)
 
     def get_platelicense(self, image_list):
         plate_text_list = []
         plateboxes, det_time = self.platedetector.predict_image(image_list)
         for idx, boxes_pcar in enumerate(plateboxes):
-            plate_images = get_rotate_crop_image(image_list[idx], boxes_pcar)
-            print(plate_images.shape)
-            plate_texts = self.textrecognizer(plate_images)
+            for box in boxes_pcar:
+                plate_images = get_rotate_crop_image(image_list[idx], box)
+                plate_texts = self.textrecognizer.predict_text([plate_images])
                 plate_text_list.append(plate_texts)
-            import pdb
-            pdb.set_trace()
-        return results
+                print("plate text:{}".format(plate_texts))
+            newimg = draw_boxes(image_list[idx], boxes_pcar)
+            cv2.imwrite("vechile_plate.jpg", newimg)
+        return self.check_plate(plate_text_list)
+
+    def check_plate(self, text_list):
+        simcode = [
+            '浙', '粤', '京', '津', '冀', '晋', '蒙', '辽', '黑', '沪', '吉', '苏', '皖',
+            '赣', '鲁', '豫', '鄂', '湘', '桂', '琼', '渝', '川', '贵', '云', '藏', '陕',
+            '甘', '青', '宁'
+        ]
+        for text_info in text_list:
+            # import pdb;pdb.set_trace()
+            text = text_info[0][0][0]
+            if len(text) > 2 and text[0] in simcode and len(text) < 10:
+                print("text:{} length:{}".format(text, len(text)))
+                return text
 
 
 def main():
@@ -581,17 +587,16 @@ def main():
     img_list = get_test_images(FLAGS.image_dir, FLAGS.image_file)
     for img in img_list:
         image = cv2.imread(img)
+        # image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
         results = detector.get_platelicense([image])
-    if not FLAGS.run_benchmark:
-        detector.det_times.info(average=True)
-    else:
+    if FLAGS.run_benchmark:
         mems = {
             'cpu_rss_mb': detector.cpu_mem / len(img_list),
             'gpu_rss_mb': detector.gpu_mem / len(img_list),
             'gpu_util': detector.gpu_util * 100 / len(img_list)
         }
 
-        perf_info = detector.det_times.report(average=True)
+        perf_info = detector.self.autolog.times.report(average=True)
         model_dir = FLAGS.model_dir
         mode = FLAGS.run_mode
         model_info = {

deploy/python/vechile_plateutils.py

@@ -40,6 +40,10 @@ def argsparser():
     parser.add_argument("--rec_model_dir", type=str)
     parser.add_argument("--rec_image_shape", type=str, default="3, 48, 320")
     parser.add_argument("--rec_batch_num", type=int, default=6)
+    parser.add_argument(
+        "--word_dict_path",
+        type=str,
+        default="deploy/pphuman/rec_word_dict.txt")
     parser.add_argument(
         "--image_file", type=str, default=None, help="Path of image file.")
     parser.add_argument(