我們可以訓練哈爾級聯來檢測數字和字母嗎？

Question

我們想訓練A-Z的特定字體和所有字母以及0-9的所有數字。每項工作有多少正面和負面的樣本？ 雖然這將是一項單調乏味的工作，但tesseract並不準確，無法讀取移動車輛的車牌。任何其他建議來完成這項任務？

Answer 1

我從以下引述維基百科的物品─https://en.m.wikipedia.org/wiki/Automatic_number_plate_recognition

有一些軟件需要識別車牌七種算法：

1.Plate本地化 - 負責發現和隔離板圖片。

2.板的方向和尺寸 - 補償板的歪斜，並將尺寸調整到所需尺寸。

3.標準化 - 調整圖像的亮度和對比度。

4.字符分割 - 查找板上的單個字符。

5.光學字符識別。

6.語法/幾何分析 - 根據國家特定規則檢查字符和位置。

7.在多個字段/圖像上對公認值進行平均以產生更可靠或更可靠的結果。特別是由於任何單個圖像可能包含反射光線，部分模糊或其他臨時效果。

回到你的問題哈爾級聯可用於本地化車牌號碼。但是對於OCR部分，我會親自推薦一個CNN網絡。你可以找到一個實現這裏 - https://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/

也有這個庫專門的任務爲https://github.com/openalpr/openalpr簽出以及

對於哈爾級聯控制https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml

好運