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FrankJule
License Plate Detect Recognition Via Deep Neural Networks Accuracy Up To 99.9
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FrankJule
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037dd3c9
编写于
7月 20, 2018
作者:
朱
朱本福
提交者:
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7月 20, 2018
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@@ -7,10 +7,17 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine
...
@@ -7,10 +7,17 @@ works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chine
整个大车牌检测基于haar+cascade的检测或者mtcnn的检测,
整个大车牌检测基于haar+cascade的检测或者mtcnn的检测,
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[
车牌识别技术详解六--基于Adaboost+haar训练的车牌检测
](
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/42474239
"悬停显示"
)
单个车牌字符分割是基于haar+cascade加上逻辑筛选,
单个车牌字符分割是基于haar+cascade加上逻辑筛选,
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https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/12344639 车牌识别技术详解三--字符检测的正负样本得取(利用鼠标画框抠图)
https://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/12345539 车牌识别技术详解四--二值化找轮廓做分割得样本(车牌分割,验证码分割)
识别支持全图识别和单个字符分割识别:全图识别是基于lstm+ctc。
识别支持全图识别和单个字符分割识别:全图识别是基于lstm+ctc。
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