EasyPR 环境配置

原创 已于 2022-02-27 00:08:02 修改 · 3k 阅读 · 8 ·
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#opencv #visual studio #计算机视觉

于 2022-02-27 00:00:32 首次发布
本文详细介绍如何在Windows环境下安装和配置OpenCV SDK，以及如何针对EasyPR进行VS2013项目的设置，包括添加库目录、依赖项和解决编译问题，最终实现车牌识别的实战应用。

一、EasyPR介绍

EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。

二、准备工作

根据EasyPR作者的使用说明文档，Windows下环境要求为：
在这里插入图片描述
EasyPR源码下载——EasyPR源码下载地址
Opencv下载——Opencv-3.1.0下载地址
软件环境配置——VS2013下载地址

三、安装OpenCV SDK

1、下载完后得到文件opencv-3.1.0.exe，双击后会提示解压到指定目录，这里我解压到D盘。
在这里插入图片描述
点击Extract开始解压

在这里插入图片描述

2、配置系统环境变量
【打开控制面板】 ⟶ \longrightarrow ⟶【系统与安全】 ⟶ \longrightarrow ⟶【系统】 ⟶ \longrightarrow

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EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到java等平台。 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到90%以上的精度。 版本 EasyPR最开始是发布在GitHub上的，然后在国内的oschina上也部署了一份镜像。 相关的issue欢迎在GitHub上统一提交。 兼容性 EasyPR是基于opencv2.4.8版本开发的，2.4.8以上的版本应该可以兼容，以前的版本可能会存在不兼容的现象。opencv3.0的版本还没有经过测试。 安装 EasyPR不需要安装，开发者直接在其上做改动。如果想使用DLL形式引用或者使用其他语言调用，则可以在EasyPR_DLL_src中找到。 使用 使用Git克隆一份拷贝到你本机或者直接下载zip压缩吧。使用vs2010或以上版本的IDE选择“从现有代码创建项目”，引用EasyPR的目录。 问题 如果有任何问题或者建议请在issues里直接提交，或者发email：easypr_dev@163.com。 建议与问题一经采纳即会将您的贡献大名列入EasyPR的感谢名单（ Credits ）中。
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【OpenCV+Qt】使用车牌识别系统EasyPR识别车牌号,源码; 近年来，汽车车牌识别（License Plate Recognition）已经越来越受到人们的重视。特别是在智能交通系统中，汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起，以准确识别出车牌牌照的字符为目的，将识别出的数据传送至交通实时管理系统，以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程，主要分为四个阶段：图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。目前关于车牌识别的算法有很多，本文将从简单的方法入手去尝试了解车牌识别的整个流程，最后的结果可能不尽人意，但也算是对图像处理入门吧。
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1.1 项目背景EasyPR是一个专为中文车牌设计的开源识别系统，旨在提供一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。它基于OpenCV这一强大的开源计算机视觉库，使得开发者能够轻松获取全部源代码，并灵活移植到Java、C#等多种平台。1.2 主要特点开源性：EasyPR的源代码完全开放，开发者可以自由获取、修改和分发。中文识别：支持中文车牌识别，如“苏EUK722”等，满足国内市场需求。高识别率：在图片清晰的情况下，车牌检测与字符识别精度可达80%以上。跨平台性。
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EasyPR是一个简单、高效、准确的中文开源车牌识别系统，基于openCV开发，能够识别中文车牌，在图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。PlateDetect过程包括车牌定位，SVM训练，车牌判断三个过程，CharsRecognise过程包括字符分割，ANN训练，字符识别三个过程。在为非限制场景下的车牌识别提供简单、高效、准确的解决方案，成为一个实用的车牌识别引擎。基于Apache v2.0协议开源，用户可自由获取源代码，并能进行二次开发和定制。
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