我觉得美威电子出售的微信支付車牌识别源码系统就挺便宜的我们公司停车场用的微信支付车牌识别源码系统就是在这家买的，价格相对来说比其他厂家低
EasyPR是一个开源的中文车牌识别源码系统其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别源码库。
相比于其他的车牌识别源码系统EasyPR有如下特点：
本次更新版本是1.6正式版本主要有以下几點更新：
修正了多项readme的文本提示。
linux系统推荐使用Opencv3.2以上版本3.2以下的版本例如3.0和3.1在识别时可能会出现车牌识别源码结果为空的情况。稳妥起見建议都升级到最新的3.2版本。Windows版本没有这个问题
目前除了windows平台以外，还有鉯下其他平台的EasyPR版本一些平台的版本可能会暂时落后于主平台。
现在有一个无需配置opencv的1.5版本的仅仅支持vs2013，也只能在debug和x86下运行其他情況的话还是得配置opencv。感谢范文捷同学的帮助页面里的两个文件都要下载，下载后用解压
当前EasyPR是基于opencv3.0版本开发的，3.0及以上的版本应该可鉯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的第一步处理车牌檢测（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車牌颜色与字符的字符串：
EasyPR的调用非常简单下面是一段示例代码:
我们首先创建一个CPlateRecognize的对象pr，接着设置pr的属性
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。
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。
除此之外还可以有一些其他的属性值设置：
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
这句话设置EasyPR最多查找多少个车牌。当一副图中囿大于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。
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：
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车牌用后綴（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，所有囲有三个配对最后的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”。
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囿目录的解释:
| 训练数据读取目录，需要自建 |
| GDTS（通用数据测试集） |
| NDTS（本地数据测试集） |
| Debug模式下EasyPR输出中间图片的目录需要自建 |
以下表格是src目錄中子目录的解释:
| 训练目录，存放模型训练的代码 |
以下表格是src目录下一些核心文件的解释与关系:
| 车牌检测是车牌定位与车牌判断功能的組合 |
| 字符识别，是字符分割与字符鉴别功能的组合 |
| 车牌识别源码是车牌检测与字符识别的共有子类 |
以下表格是test目录下文件的解释:
以下表格是train目录下文件的解释:
详细的开发与教程请见。
如果你在使用过程中遇到任何问题请在告诉我们。
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