EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别库。
相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：
- 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。
- 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
- 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
当前master分支下的版本有以下几点更新：
1.支持linux和mac编译，如果碰到问题请在issue里提问。
2.增加一个无需配置opencv的懒人版。仅仅支持vs2013，也只能在debug和x86下运行，其他情况的话还是得配置opencv。感谢范文捷同学的帮助。页面里的两个文件都要下载，下载后用7zip解压。
本次更新是EasyPR 1.5beta版本，主要改进如下：
1.增加了一种新的基于文字定位的定位方法 (MSER), 在面对低对比度，低光照以及大图像上有较强的鲁棒性。
- 夜间的车牌图像
- 对比度非常低的图像
- 近距离的图像
- 高分辨率的图像
2.更加合理的评价协议。结合新增的GroundTruth文件与ICDAR2003的协议，使得整体评价指标更为合理。通用数据集里同时增加了近50张新图片。文字定位方法在面对这些复杂图片时比先前的SOBEL+COLOR的方法定位率提升了27个百分点。
实际运行时，使用了文字定位与颜色定位的结合，最终对256张的测试图片的测试结果如下：
3.使用了非极大值抑制算法去除相邻的车牌，使得最终输出变的合理。即便使用多个定位方法，最终也只会输出一个车牌，而且是可能性最大的车牌。
4.基于局部空间的大津阈值算法与自适应阈值算法，提升了文字分割与分子识别的准确率。
- 车牌图像
- 普通大津阈值结果
- 空间大津阈值结果
5.新的SVM模型与特征（LBP），提升了车牌判断的鲁棒性，新的中文ANN识别模型，提升了中文识别的整体准确率近15个百分点。
6.增加了Grid Search方法，可以进行自动调参。
7.首次增加了多线程支持，基于OpenMP的文字定位方法，在最终的识别速度上，比原先的单线程方法提高了接近2倍。
8.替换了一部分中文注释，使得windows下的visual studio在面对全部以LF结尾的文件时，也能成功通过编译。目前的程序只要opencv配置正确，gitosc上通过zip下载下来的程序可以直接通过编译并运行。
关于本次改动的具体内容可以看博客中的介绍。
注意，目前1.4和1.5版的SVM训练好的文件在使用时会有问题，这个原因可能跟opencv3的实现改变有关。建议要训练SVM的话使用基于opencv2的1.3版。
目前除了windows平台以外，还有以下其他平台的EasyPR版本。一些平台的版本可能会暂时落后于主平台。
| 版本 | 开发者 | 版本 | 地址 |
|---|---|---|---|
| android | goldriver | 1.4 | linuxxx/EasyPR_Android |
| linux | Micooz | 1.5 | 已跟EasyPR整合 |
| ios | zhoushiwei | 1.3 | zhoushiwei/EasyPR-iOS |
| mac | zhoushiwei,Micooz | 1.5 | 已跟EasyPR整合 |
| java | fan-wenjie | 1.2 | fan-wenjie/EasyPR-Java |
当前EasyPR是基于opencv3.0版本开发的，3.0及以上的版本应该可以兼容，以前的版本可能会存在不兼容的现象。
假设我们有如下的原始图片，需要识别出中间的车牌字符与颜色：
经过EasyPR的第一步处理车牌检测（PlateDetect）以后，我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块：
接着，我们对图块进行OCR过程，在EasyPR中，叫做字符识别（CharsRecognize）。我们得到了一个包含车牌颜色与字符的字符串：
“蓝牌：苏EUK722”
EasyPR的调用非常简单，下面是一段示例代码:
CPlateRecognize pr;
pr.setResultShow(false);
pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
vector<CPlate> plateVec;
Mat src = imread(filepath);
int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);我们首先创建一个CPlateRecognize的对象pr，接着设置pr的属性。
pr.setResultShow(false);这句话设置EasyPR是否打开结果展示窗口，如下图。设置为true就是打开，否则就是关闭。在需要观看定位结果时，建议打开，快速运行时关闭。
pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);这句话设置EasyPR采用的车牌定位算法。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_COLOR | PR_DETECT_SOBEL);除此之外，还可以有一些其他的属性值设置：
pr.setLifemode(true);这句话设置开启生活模式，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.setMaxPlates(4);这句话设置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。
下面来看pr的方法。plateRecognize()这个方法有两个参数，第一个代表输入图像，第二个代表输出的车牌CPlate集合。
vector<CPlate> plateVec;
Mat src = imread(filepath);
int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);当返回结果result为0时，代表识别成功，否则失败。
CPlate类包含了车牌的各种信息，其中重要的如下：
CPlate plate = plateVec.at(i);
Mat plateMat = plate.getPlateMat();
RotatedRect rrect = plate.getPlatePos();
string license = plate.getPlateStr();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”。
这里说下如何去阅读如下图的识别结果。
第1行代表的是图片的文件名。
第2行代表GroundTruth车牌，用后缀（g）表示。第3行代表EasyPR检测车牌，用后缀（d）表示。两者形成一个配对，第4行代表两者的字符差距。
下面同上。本图片中有3个车牌，所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价，考虑了三个配对的结果。
有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。“无车牌”代表“定位不成功”，“No string”代表“定位成功但字符分割失败”。
EasyPR的源代码与训练数据遵循Apache v2.0协议开源。
EasyPR的resources/image/general_test文件夹下的图片数据遵循GDSL协议（通用数据共享协议）进行开放。
请确保在使用前了解以上协议的内容。
以下表格是本工程中所有目录的解释:
| 目录 | 解释 |
|---|---|
| src | 所有源文件 |
| include | 所有头文件 |
| test | 测试程序 |
| etc | 中文字符映射表 |
| resources/model | 机器学习的模型 |
| resources/train | 训练数据与说明 |
| resources/image | 测试用的图片 |
| resources/doc | 相关文档 |
以下表格是resources/image目录中子目录的解释:
| 目录 | 解释 |
|---|---|
| general_test | GDTS（通用数据测试集） |
| native_test | NDTS（本地数据测试集） |
| tmp | Debug模式下EasyPR输出中间图片的目录 |
以下表格是src目录中子目录的解释:
| 目录 | 解释 |
|---|---|
| core | 核心功能 |
| preprocess | SVM预处理 |
| train | 训练目录，存放模型训练的代码 |
| util | 辅助功能 |
以下表格是src目录下一些核心文件的解释与关系:
| 文件 | 解释 |
|---|---|
| plate_locate | 车牌定位 |
| plate_judge | 车牌判断 |
| plate_detect | 车牌检测，是车牌定位与车牌判断功能的组合 |
| chars_segment | 字符分割 |
| chars_identify | 字符鉴别 |
| chars_recognise | 字符识别，是字符分割与字符鉴别功能的组合 |
| plate_recognize | 车牌识别，是车牌检测与字符识别的共有子类 |
| feature | 特征提取回调函数 |
| plate | 车牌抽象 |
| core_func.h | 共有的一些函数 |
以下表格是test目录下文件的解释:
| 文件 | 解释 |
|---|---|
| main.cpp | 主命令行窗口 |
| accuracy.hpp | 批量测试 |
| chars.hpp | 字符识别相关 |
| plate.hpp | 车牌识别相关 |
请参考这里
详细的开发与教程请见介绍与开发教程。
如果你在使用过程中遇到任何问题，请在这里告诉我们。
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