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跑NeuralStyle教程(使用CNN的画风迁移实验)

传统的车牌识别过程是往往是这样的车牌定位->车牌判断->车牌字符的分割->车牌字符的识别这种方法有个好处就是，仅仅需要较少的字符样本即可用于分类器的训练。在光照，相机条件好的情况下也能取得较好的效果。现在大多数商业车牌识别软件采用的也是这种方法。但是在某些恶劣的自然情况下，车牌字符的分割和识别变得尤其的困难，传统的方法并不能取得很好的结果。这时候我们就能考虑下是否能整体一起识别。当然我们注意到车牌

关于HyperLPRHyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较为流行的开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的EasyPR，HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌，新能源车牌，使馆车牌，教练车牌，武警车牌等。 Github地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR前言车牌识别是使用OCR来识别车牌