樹莓派3安裝車牌辨識系統part 2 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
2019年7月29日—好加在openalpr這邊有出了一個utility可以用--openalpr-utils-classifychars...但是因為我手上資料不足,所以沒辦法訓練台灣用的資料庫,所以先拿 ...
根據上次得到的結果花了點時間看了一下整個系統大概分成兩個部分
alpr部分主要負責將圖片中的車牌框出來,並且將車牌中的每個字給切出來給ocr做辨識
目前alpr這邊測起來不修改參數設定的話其實都還抓的到,但是照片中的車牌必需要"正" 不能歪斜不然容易出現抓不到的情形
而tesseract的部分就會因為每個字體的不同而造成字的辨識出現錯誤,因此針對每個不同國家都需要重新去訓練出該國的資料庫來加強辨識效果
然而我們要進行資料庫的訓練的話,第一步就是要先收集資料,將車牌的資料收到至少有100台車子會比較好。
查詢了一下tesseract的training資料其實滿多的,
https://github.com/imonology/ImonCloud-Doc/wiki/openalpr[1]
https://www.jianshu.com/p/34ffdb2cf082[2]
https://www.itread01.com/content/1548144562.html[3]
我這邊是使用train-ocr去訓練
看了上面的網站後大概知道要把0~9 a~z從圖中切出來並且做合併之後再送給train-ocr去訓練
好加在openalpr這邊有出了一個utility可以用 --openalpr-utils-classifychars
http://doc.openalpr.com/opensource.html[4]
依照上面網站給的指示,其實我們可以在openalpr中重新建立一個國家的library,連同車牌大小、字的大小、比例都修改為符合我們真正的車牌狀況,並且訓練針對我們車牌字體的資料庫來增強準確性
但是因為我手上資料不足,所以...
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