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FastTunnel / EasyPR-DLL-CSharp

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README.md

EasyPR-DLL-CSharp

如果本项目对你有帮助,希望可以点个★star支持哈~

说明

本项目基于github上的 EasyPR 项目(作者:liuruoze,版本号:1.5正式版)开发。

百度网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1mWHrq8eIn4EM_QKoJttQ9w 密码: ibky

环境要求

  • Microsoft Visual Studio 2013(VS2013)
  • OpenCV 3.1.0

配置步骤

  1. 下载OpenCV3.1.0,安装(即解压)
  2. 添加环境变量:[opencv安装目录]\opencv\build\x64\vc12\bin
  3. 下载本项目,打开解决方案文件“EasyPR-DLL-CSharp.sln”,配置“CreateDLL”项目属性:
项目 内容
C/C++-附加包含目录 [opencv的include目录];[本项目所在目录]\CreateDLL\main_file;[本项目所在目录]\CoreCode\include
链接器-附加库目录 [opencv的lib目录]
链接器-输入-附加依赖项 opencv_world310d.lib;%(AdditionalDependencies)
  1. 配置“LibLPS”项目属性:
项目 内容
C/C++-附加包含目录 [opencv的include目录];$(SolutionDir)include;[本项目所在目录]\CoreCode\include
  1. 重新生成“CreateDLL”项目
  2. F5键运行C#界面程序

功能概览

1. 单图检测

C#程序初始界面为单图模式,点击“文件 - 打开”,在解决方案根目录下的“demo_img/single”文件夹中选择一张图片进行检测,如下图所示: 单图模式 对于新能源的车牌的检测: 单图模式

2. 分步演示

完成单张检测后,便可以分步查看车牌定位和字符分割过程: 车牌定位 字符分割

3. 批量检测

点击“模式切换 - 批量模式”可以切换至批量检测模式。点击“选择文件夹”按钮,选择解决方案根目录下的“demo_img/multi”文件夹,点击“开始”按钮进行批量检测,下图为检测结果: 批量检测

4. 训练SVM/ANN模型

点击“训练模型 - SVM模型/ANN模型”可以进行模型训练、查看日志文件等。 训练模型

5. 自动样本标记工具

点击“生成样本 - SVM数据集/ANN数据集”可以进行自动样本标注。首先选择一个包含车牌图片的文件夹,点击“生成”按钮,处理结束后,可以打开结果输出的文件夹,手动调整一些错分结果。 自动样本标记

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About

EasyPR 1.5 的DLL版本——通过C#调用DLL文件来实现界面展现。(The DLL version of EasyPR 1.5: Achieving interface display by using the C # language to call DLL file. ) spread retract
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https://gitee.com/Hgui/EasyPR-DLL-CSharp.git
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