罗百万当程序员

本文参考自：http://blog.youkuaiyun.com/qq_26898461/article/details/52247933阅读代码大体上来说有下面几个目的：了解代码，搞清楚代码所实现的算法或者功能。对算法本身不是很了解，希望通过阅读代码了解算法。（主要是他的物理过程）使用代码，搞清楚代码在实现算法过程中的细节。这种情况下，一般对算法已经有大概的了解，读代码是为了了解

在ubuntu系统下，如何使用caffe，首先要有一个求解文件，一个网络文件。以mnist为例

做了一个车牌识别系统，就叫 FakeLPR 吧，我是作者罗百万github地址 ：https://github.com/millionsofluo/FakeLPR环境:    ubuntu16.04     python2.7     opencv 3.4特点：1.所有训练数据都是生成的，没有真实数据，训练结果非常好，精度0.95以上，对真实场景也有一定效果2.方法简单适合新手...

介绍前面一篇文章介绍了我这个 FakeLPR 大体的框架，基本上可归纳为三步1.粗定位2.角点检测矫正3.端到端识别字符 第一步粗定位不需要特别准，能大体定位到就可以了，因为后面会把粗定位的结果按比例扩展，扩展出来的图包含了车牌在里面，要比粗定位结果大上几圈，以便于检测车牌角点。本项目中没有训练车牌的粗定位模型，直接使用了 HyperLPR 的粗定位模型及相关代码。ht...

介绍前一篇介绍了车牌的角点定位，这一篇就到端到端识别车牌了1.粗定位2.角点检测矫正3.端到端识别字符 本文介绍第三步，端到端识别车牌，思路和前一篇中的角点检测一样，通过 caffe 实现多标签分类来识别车牌主要步骤1.生成训练数据和lmdb文件# 从项目主目录里cd train/datasets# 生成端到端车牌检测训练数据python creat_...