EasyPR项目使用指南：从入门到实践

EasyPR项目使用指南：从入门到实践

EasyPR liuruoze/EasyPR: 是一个中文 OCR（光学字符识别）的项目，可以用于识别图片中的文字，支持多种识别模式，包括车牌识别，人脸识别等。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyPR

项目概述

EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，基于计算机视觉技术实现。该系统能够自动识别车辆牌照中的文字信息，包括汉字、字母和数字等。EasyPR采用C++编写，依赖OpenCV计算机视觉库，支持跨平台运行。

环境准备

系统要求

EasyPR支持多种操作系统环境：

• Windows 7/8/10（64位）
• Linux各主流发行版
• Mac OS

依赖安装

核心依赖：OpenCV 3.1.0

1. 从OpenCV官网下载对应平台的安装包
2. 按照官方文档完成安装
3. 确保将OpenCV的bin目录添加到系统PATH环境变量中

可选工具：

• CMake（Linux/Mac必备）
• Visual Studio（Windows推荐）
• Python 3.x（可选）

Windows平台编译指南

Visual Studio配置

1. 打开解决方案文件EasyPR.sln
2. 配置项目属性：

Demo项目配置：

• C/C++ → 附加包含目录：添加OpenCV的include目录
• 链接器 → 附加库目录：添加OpenCV的lib目录
• 链接器 → 输入 → 附加依赖项：添加opencv_world310d.lib(Debug)或opencv_world310.lib(Release)

libeasypr项目配置：

• C/C++ → 附加包含目录：添加OpenCV的include目录

常见问题解决

1. 运行时缺少DLL错误：

   • 将OpenCV的bin目录下对应DLL复制到可执行文件目录
   • 或将OpenCV的bin目录添加到系统PATH环境变量

2. 版本兼容性问题：

   • 确保使用VS2013或更高版本
   • 检查OpenCV版本是否为3.1.0

Linux/Mac平台编译指南

CMake编译步骤

1. 修改CMakeLists.txt文件，指定OpenCV3的安装路径：

   set(CMAKE_PREFIX_PATH ${CMAKE_PREFIX_PATH} "/usr/local/opt/opencv3")
   

2. 执行编译脚本：

   $ ./build.sh
   

环境验证

编译完成后，运行demo程序验证安装：

$ ./demo
$ ./demo ?  # 查看命令行帮助

功能使用详解

主菜单功能

EasyPR提供交互式菜单界面，主要功能包括：

1. 单张图片测试：测试特定图片的车牌识别效果
2. 批量测试：评估系统在测试集上的整体表现
3. 模型训练：
   • SVM训练：训练车牌检测模型
   • ANN训练：训练字符识别模型
   • 中文训练：专门针对中文字符的训练

批量测试配置

批量测试需要准备以下文件：

1. 测试图片放在resources/image/general_test/目录
2. 标注文件：
   • Windows平台：GroundTruth_windows.xml（ANSI编码）
   • 其他平台：GroundTruth_others.xml（UTF-8编码）

标注文件格式示例：

<taggedRectangle x="170" y="184" width="96" height="27" rotation="-1" locateType="1">
  蓝牌:京A88731
</taggedRectangle>

命令行操作

EasyPR支持命令行模式，常用命令：

1. 车牌识别：

   $ ./demo recognize -p 图片路径 --svm SVM模型路径 --ann ANN模型路径
   

2. SVM模型训练：

   $ ./demo svm --plates=车牌数据目录 --svm=输出模型路径
   

   • 正样本放在plates/has/
   • 负样本放在plates/no/

3. ANN模型训练：

   $ ./demo ann --chars=字符数据目录 --ann=输出模型路径
   

   • 字符按类别存放在以字符命名的子目录中

模型训练指南

数据准备

1. SVM训练数据：

   • 正样本：真实车牌图片
   • 负样本：非车牌图片
   • 建议比例：正:负 ≈ 1:2

2. ANN训练数据：

   • 按字符类别分目录存放
   • 包括数字、字母和省份简称汉字
   • 图片建议尺寸：20×20像素

训练建议

1. 训练前备份原始模型
2. 使用多样化的训练数据
3. 训练过程中监控准确率变化
4. 小批量数据测试模型效果后再全量训练

性能优化技巧

1. 参数调整：

   • 修改include/easypr/config.h中的配置参数
   • 调整识别阈值和超参数

2. 模型优化：

   • 增加训练数据量
   • 尝试不同的特征提取方法
   • 调整模型结构参数

3. 运行优化：

   • 启用OpenCV的TBB支持
   • 使用Release模式编译
   • 针对特定平台进行优化编译

常见问题解答

Q：为什么识别率不高？ A：可能原因包括：图片质量差、光照条件不理想、车牌区域定位不准确等。建议优化图片预处理流程，或使用更多样化的训练数据重新训练模型。

Q：如何支持新的车牌类型？ A：需要收集新类型车牌的样本数据，重新训练SVM和ANN模型，特别是要更新字符集和对应的分类器。

Q：运行速度慢怎么办？ A：可以尝试以下方法：1) 使用更小的检测窗口；2) 减少候选区域数量；3) 优化图像金字塔参数；4) 使用更高效的模型。

通过本指南，您应该能够顺利完成EasyPR的安装配置，并开始使用或开发自己的车牌识别应用。如需更深入的技术支持，建议查阅项目文档和相关计算机视觉资料。

EasyPR liuruoze/EasyPR: 是一个中文 OCR（光学字符识别）的项目，可以用于识别图片中的文字，支持多种识别模式，包括车牌识别，人脸识别等。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyPR