基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.
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HyperLPR 高性能开源中文车牌识别框架

11

一键安装

pip install hyperlpr

支持python3,支持Windows Mac Linux 树莓派等。
720p cpu real-time (st on MBP r15 2.2GHz haswell).

快速上手

#导入包
from hyperlpr import *
#导入OpenCV库
import cv2
#读入图片
image = cv2.imread("demo.jpg")
#识别结果
print(HyperLPR_PlateRecogntion(image))
个人添加:
  • 新的测试demo, 添加了非极大值抑制,用于去除同一个位置多个候选框的情况。

Q&A

Q:Android识别率没有所传demo apk的识别率高?

A:请使用Prj-Linux下的模型,android默认包里的配置是相对较早的模型

Q:车牌的训练数据来源?

A:由于用于训练车牌数据涉及到法律隐私等问题,本项目无法提供。开放较为大的数据集有CCPD车牌数据集。

Q:训练代码的提供?

A:相关资源中有提供训练代码

Q:关于项目的来源?

A:此项目来源于作者早期的研究和调试代码,代码缺少一定的规范,同时也欢迎PR。

相关资源

更新

  • 更新基于端到端的IOS车牌识别工程。(2018.11.13)
  • 可通过pip一键安装、更新的新的识别模型、倾斜车牌校正算法、定位算法。(2018.08.11)
  • 提交新的端到端识别模型,进一步提高识别准确率(2018.08.03)
  • 增加PHP车牌识别工程@coleflowers (2018.06.20)
  • 添加了HyperLPR Lite 仅仅需160 行代码即可实现车牌识别(2018.3.12)
  • 增加了端到端模型的cpp实现(Linux)(2018.1.31)
  • 感谢 sundyCoder Android 字符分割版本
  • 增加字符分割训练代码和字符分割介绍(2018.1.)
  • 更新了Android实现,大幅提高准确率和速度 (骁龙835 (720x1280) ~50ms )(2017.12.27)
  • 新增的端到端模型可以识别新能源车牌、教练车牌、白色警用车牌、武警车牌 (2017.11.17)
  • 更新Windows版本的Visual Studio 2015 工程(2017.11.15)
  • 增加cpp版本,目前仅支持标准蓝牌(需要依赖OpenCV 3.3) (2017.10.28)

TODO

  • 支持多种车牌以及双层
  • 支持大角度车牌
  • deep learning based 实时检测模型
  • 轻量级识别模型

特性

  • 速度快 720p,单核 Intel 2.2G CPU (MaBook Pro 2015)平均识别时间低于100ms
  • 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割
  • 识别率高,卡口场景准确率在95%-97%左右
  • 轻量,总代码量不超1k行

模型资源说明

  • cascade.xml 检测模型 - 目前效果最好的cascade检测模型
  • cascade_lbp.xml 召回率效果较好,但其错检太多
  • char_chi_sim.h5 Keras模型-可识别34类数字和大写英文字 使用14W样本训练
  • char_rec.h5 Keras模型-可识别34类数字和大写英文字 使用7W样本训练
  • ocr_plate_all_w_rnn_2.h5 基于CNN的序列模型
  • ocr_plate_all_gru.h5 基于GRU的序列模型从OCR模型修改,效果目前最好但速度较慢,需要20ms。
  • plate_type.h5 用于车牌颜色判断的模型
  • model12.h5 左右边界回归模型

注意事项:

  • Win工程中若需要使用静态库,需单独编译
  • 本项目的C++实现和Python实现无任何关联,都为单独实现
  • 在编译C++工程的时候必须要使用OpenCV 3.3以上版本 (DNN 库),否则无法编译
  • 安卓工程编译ndk尽量采用14b版本

Python 依赖

  • Keras (>2.0.0)
  • Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x)
  • Numpy (>1.10)
  • Scipy (0.19.1)
  • OpenCV(>3.0)
  • Scikit-image (0.13.0)
  • PIL

CPP 依赖

  • Opencv 3.3 以上版本

Linux/Mac 编译

  • 仅需要的依赖OpenCV 3.3 (需要DNN框架)
cd Prj-Linux
mkdir build 
cd build
cmake ../
sudo make -j 

CPP demo

#include "../include/Pipeline.h"
int main(){
    pr::PipelinePR prc("model/cascade.xml",
                      "model/HorizonalFinemapping.prototxt","model/HorizonalFinemapping.caffemodel",
                      "model/Segmentation.prototxt","model/Segmentation.caffemodel",
                      "model/CharacterRecognization.prototxt","model/CharacterRecognization.caffemodel",
                       "model/SegmentationFree.prototxt","model/SegmentationFree.caffemodel"
                    );
  //定义模型文件

    cv::Mat image = cv::imread("/Users/yujinke/ClionProjects/cpp_ocr_demo/test.png");
    std::vector<pr::PlateInfo> res = prc.RunPiplineAsImage(image,pr::SEGMENTATION_FREE_METHOD);
  //使用端到端模型模型进行识别 识别结果将会保存在res里面
 
    for(auto st:res) {
        if(st.confidence>0.75) {
            std::cout << st.getPlateName() << " " << st.confidence << std::endl;
          //输出识别结果 、识别置信度
            cv::Rect region = st.getPlateRect();
          //获取车牌位置
 cv::rectangle(image,cv::Point(region.x,region.y),cv::Point(region.x+region.width,region.y+region.height),cv::Scalar(255,255,0),2);
          //画出车牌位置
          
        }
    }

    cv::imshow("image",image);
    cv::waitKey(0);
    return 0 ;
}

可识别和待支持的车牌的类型

  • 单行蓝牌
  • 单行黄牌
  • 新能源车牌
  • 白色警用车牌
  • 使馆/港澳车牌
  • 教练车牌
  • 武警车牌
  • 民航车牌
  • 双层黄牌
  • 双层武警
  • 双层军牌
  • 双层农用车牌
  • 双层个性化车牌
Note:由于训练的时候样本存在一些不均衡的问题,一些特殊车牌存在一定识别率低下的问题,如(使馆/港澳车牌),会在后续的版本进行改进。

测试样例

image

image

Android示例

android

识别测试APP

获取帮助

  • HyperLPR讨论QQ群1: 673071218, 群2: 746123554 ,加前请备注HyperLPR交流。

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