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有了的能力可以做什么呢?应用于停场,各个小区,办公楼的出入口,高速公路的各个收费站,那么你赶紧行动把。 腾讯云接口:https:console.cloud.tencent.comapiexplorer? Product=ocr&Version=2018-11-19&Action=LicensePlateOCR&SignVersion=的链接:https:ocr-1257125007.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com %E8%BD%A6%E7%89%8C%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%A4%B1%E8%B4%A5.jpg腾讯云调用结果展示:image.png

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android系统EasyPR使用详解

上篇文章介绍了身份证,现在我们来说说关于。EasyPR是一个开源的中文系统,gitHub地址EasyPR有如下特点:1. 它能够中文。例如为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的”苏EUK722”的结果。 3. 它的率较高。目前情况下,字符已经可以达到90%以上的精度。 , Toast.LENGTH_SHORT).show(); } else { Toast.makeText(MainActivity.this, 成功, Toast.LENGTH_SHORT).show new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { easyPRPreView.recognize();开始

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    SDK算法

    人工智能浪潮一波又一波,没有辆限外的是难以监管下去的,下面说说比较普遍的sdk在不同平台的用法。 移动端前端SDK算法: 移动端前端SDK算法软件特点:1、速度快“只需扫一扫,快速” 像扫描二维码一样轻轻扫描,0.5s,便可快速准确的号码。 2、支持超大角度,准确3、支持多平台应用移动端前端算法完美支持ios系统,Android系统,支持手机ARM平台和PDA的X86架构移动端前端SDK算法配置要求:操作系统:支持 ios7.0,Android4.0硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM头:支持自动对焦,200万像素以上安装程序占用空间,2MBytes移动端前端算法支持全、黄、 挂、新军、教练、大使馆、农用、个性化、港澳出入境、澳台、民航、领馆、新能源

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    中文系统

    感谢Liuruoze的EasyPR开源系统。EasyPR是一个中文的开源系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的引擎。 它能够中文,例如为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的苏EUK722的结果。它的率较高。目前情况下,字符已经可以达到90%以上的精度。 例子假设我们有如下的原始图片,需要出中间的字符与颜色:?经过EasyPR的第一步处理检测(PlateDetect)以后,我们获得了原始图片中仅包含的图块:? plate_judge判断plate_detect检测,是定位与判断功能的组合chars_segment字符分割chars_identify字符鉴chars_recognise字符 ,是字符分割与字符鉴功能的组合plate_recognize,是检测与字符的共有子类feature特征提取回调函数plate抽象core_func.h共有的一些函数以下表格是test

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    基于OpenCV 的

    是一种图像处理技术,用于不同辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 的相关步骤1.检测:第一步是从汽上检测所在位置。我们将使用OpenCV中矩形的轮廓检测来寻找。如果我们知道的确切尺寸,颜色和大致位置,则可以提高准确性。 因此,我们可以对其执行OCR(光学字符)以检测数字。1.检测让我们以汽的样本图像为例,首先检测该汽上的。然后,我们还将使用相同的图像进行字符分割和字符。 这样做是为了改善下一步的字符。但是我发现即使使用原始图像也可以正常工作。 ?3.字符的最后一步是从分割的图像中实际读取信息。 失败案例的完整代码,其中包含程序和我们用来检查程序的测试图像。要记住,此方法的结果将不准确。准确度取决于图像的清晰度,方向,曝光等。

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    基于Android、iOS手机平台的移动端技术,实现手机扫描

    传统的系统一般都基于固定的桌面平台、图像采集不灵活,特是对于交通管理部门来说,对违章的自动登记非常不便,因此基于移动端出现了。 那么如何实现的呢,下面简单说说:首先对现存的算法进行了研究,在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。 移动端在占道停能被非常好地用上,移动端会让他们的工作更加的方便,用前端扫一扫就能计费了。尤其是在停管理系统宕机后系统无法工作,这时候移动端手持收费设备就起到了应急作用。 辆保险、现场勘察方面也会用到移动端,比如险移动查勘,他们会将移动端与移动端证件技术结合起来,如果辆没有,也可以将架号集成进来,他们在前期也是减少保险服务人员的工作量, 汽服务行业汽修等也会用到移动端,比如汽4S点,汽维修保养。汽修服务行业的app上,最近也是一个非常火的应用,将移动端sdk集成在app上,就能实现手机的功能。

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    OpenVINO网络详解

    LRPNet网络介绍英特尔在OpenVINO模型加速库中设计了一个全新的模型用于各种包括中文,其中在BITVehicle数据集上对中文准确率高达95%以上。 官方发布的OpenVINO支持预训练模型中已经包含了LRPNet模型,可以用于实时的。 英特尔自己说该网络是第一个实时的纯卷积神经网络(没有用RNN),在CoreTMi7-6700K CPU上1.3ms可以检测一张(图像大小1920x1080),我测试了一下貌似没有这么快,但是绝对是实时 系列文章系列 | OpenVINO视觉加速库使用四 系列 | OpenVINO视觉加速库使用七 详解OpenCV卷积滤波之边缘处理与锚定输出 网络设计与结构LRPNet是一种可以实现端到端训练、无需预分割再的轻量级卷积网络 该方法避免了传统方法两步走(先分割再)。把图像作为一个整体输入到卷积神经网络中去,然后直接产生的字符序列。

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    0690-TensorFlow之案例

    演示tensorflow图像案例。 编号训练+代码(保存文件名为train-license-digits.py):??????? 4. 训练保存好上面三个python脚本后,我们首先进行省份简称训练。 城市代号:python3 train-license-letters.py predict? 执行编号训练(相当于训练24个字母+10个数字,我国交通法规规定编号中不包含字母I和O):python3 train-license-digits.py train? 编号:python3 train-license-digits.py predict?与下方的测试图片对比,成功:?

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    Python+OpenCV实现区域

    本篇文章主要调用OpenCV库(cv2)进行区域,具体步骤包括: 1.灰度转换:将彩色图片转换为灰度图像,常见的R=G=B=像素平均值。 2.高斯平滑和中值滤波:去除噪声。 5.膨胀和细化:放大图像轮廓,转换为一个个区域,这些区域内包含。 6.通过算法选择合适的位置,通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。 7.标注位置,如果是花儿、人脸、牛角,可能需要特征提取和训练。 五、指定算法选择区域该部分代码膨胀和腐蚀略有区,采用closed变量实现。 plt.title(titles) plt.xticks() plt.show() cv2.imshow(Gray, GrayImage)cv2.waitKey(0)接下来使用Dilation2图片确定的轮廓这里

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    构建自动系统

    本文介绍了如何从零开始开发对象检测模型。整体项目中还包含了一个使用Flask的API。在本文中我们将解释如何从头开始训练自定义对象检测模型。 项目架构现在,让我们看看我们要构建的和OCR的项目架构。?在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。 然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行或号的标注。 标注为了建立,我们需要数据。为此,我们需要收集出现在其上的辆图像。这对于图像标签,我使用了LabelImg图像标注工具。从GitHub下载labelImg并按照说明安装软件包。 下一个过程涉及从中提取文本并在Flask中开发RestfulAPI。

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    应用移动端技术,汽轮渡辆管理好助手

    随着移动端技术的日趋完善,渡船公司把移动端SDK集成到票务系统中,检票员通过集成了我司功能的手持终端,对登船的每一辆进行扫描,自动并判断辆是否正常购买船票,不仅大大的提升了登船效率 下面就简答介绍一下移动端技术:移动端插件支持Android移动操作系统。该插件采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽照图像,然后通过OCR软件对颜色、号进行。 最后,移动端技术需要具备哪些特点呢?1、轻松:前端快、准、稳;2、简单:“只需要使用相机扫一扫,视频浏览模式快速”和扫描二维码一样快速准确的。 3、广角:移动端准确对超大角度进行。 4、通用:支持Android、ios双平台应用,支持手机ARM平台和PDA的X86架构5、种类多:蓝、黄、挂、新军、警、新武警、教练、大使馆、农用、个性化

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    你不知道的系统

    今天首先带来的是一个系统EasyPR。为什么推荐它呢,有两个原因:1,已经做的比较成熟了,相对来说是一个比较简单的项目了。 ☟项 目 简 介EasyPR是一个中文的开源系统,其目标是成为一个简单、高效、准确的引擎。相比于其他的系统,EasyPR有如下特点: 1、它基于openCV这个开源库。 2、它能够中文。例如为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的苏EUK722的结果。 3、它的率较高。图片清晰情况下,检测与字符可以达80%以上的精度。 ☟项 目 效 果假设我们有如下的原始图片,需要出中间的字符与颜色: ?经过EasyPR的第一步处理检测(PlateDetect)以后,我们获得了原始图片中仅包含的图块: ? 接着,我们对图块进行OCR过程,在EasyPR中,叫做字符(CharsRecognize)。我们得到了一个包含颜色与字符的字符串:“蓝:苏EUK722”这个是不是很神奇。什么?

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    充电桩相机算法

    充电桩相机算法特殊调整充电桩应用场景,相机采用吊装的方式安装到每个充电桩位上,精准的停在该位上的号码。 充电桩场景有着其独特的特点:距离短,安装位置高,图像大,俯瞰角度大。易泊时代根据充电桩特殊应用场景,专门定制优化了算法,保证在这种特定的应用场景下依然保持的准确率。 新能源充电桩专用设备技术参数产品组成高清130万像素相机、电动镜头、防护罩、补光灯、电源等;像素12.5-inch 约130万像素(4:3);处理器1GHz Cortex-A8, 800MHzDSP 图像压缩格式JPEG(静态);视频输出JPEG视频流输出;H.264开发方式编程接口(API)、HTTP、TCP支持调用语言C#、JAVA、VB、DELPHI、VC等补光灯内置LED爆闪灯;工作模式软件模拟触发 、视频速度200ms左右;率≥99.7%;宽度80—400个像素;辆速度

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    【程序源代码】系统

    spring boot + maven + opencv 系统,包含训练等01—概述 源代码主要包含哪些内容? 包含功能黄 蓝 绿检测及号码单张图片、多张图片并发、单图片多检测训练 软件版本jdk 1.8.61+maven 3.0+opencv 4.0.1 ;javacpp1.4.4

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    云端(服务器)软件

    、停场、汽后市场等等领域都有运用到我们的。 一、云端(服务器)云端(服务器)SDK产品是一款基于服务器平台的OCR服务程序,企业可将该服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端、PC客户端、web 云端(服务器)的优势:可种类多:可普通蓝、黄(双层)、军(双)、武警(双)、警、农用、教练、大使馆等各种规格汽等;抗干扰能力强:可污损、阴阳、 大角度;支持多进程方式:可以在同一服务器上开启多个进程,多个进程同时,提升效率;服务器端服务提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service、Http 云端(服务器)特点:率高达99.7.

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    快速高效 | Android身份证

    网上很多资源,率低,速度慢,用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法,可以快速、高效的中国身份证信息。 四: 使用流程介绍4.1 身份验证由于使用的是百度云的图像文字sdk,首先需要去百度云管理控制台获得API Key Secret Key。?管理控制台? ,armeabi-v7a,x86文件夹按需添加到android studio工程srcmainjniLibs目录中, eclipse用户默认为libs目录。 Override public void onError(OCRError error) { Log.d(onError, error: + error.getMessage()); } });}到此身份证接入就结束了 相同方式均可实现银行卡、驾驶证、行驶证、营业执照等等,如有需要demo可联系我。希望可以帮助大家, 如有问题可加QQ技术交流群: 591625129。

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    【专知荟萃25】文字OCR知资料全集(入门进阶论文综述代码专家,附查看)

    OCR文字,,验证码 专知荟萃入门学习论文及代码文字文字检测验证码破解手写体实战项目视频 入门学习端到端的OCR:基于CNN的实现blog: 如何用卷积神经网络CNN手写数字集 基于计算机视觉深度学习打造先进OCR工作流 Creating a Modern OCR Pipeline Using Computer Vision and Deep Learning中的不分割字符的端到端 (End-to-End)端到端的OCR:基于CNN的实现腾讯OCR—自动技术,探寻文字真实的容颜Tesseract-OCR引擎 入门汽挡风玻璃VIN码算法的关键技术及其研究现状端到端的 End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks实战项目多标签分类,端到端基于mxnet的中文中国二代身份证光学 EasyPR 一个开源的中文系统汽挡风玻璃VIN码CLSTM : A small C++ implementation of LSTM networks, focused on OCRgithub

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    Python项目演练:使用深度学习自动号【附源代码】

    本文分享的项目旨在。为了检测,我们将使用 OpenCV 来,并使用 python pytesseract 从中提取字符和数字。 现在我们将定义三个函数,以找出 openCV 可能但它没有可能是的不必要的轮廓。 2.1. 在我们找到图像中的轮廓并循环遍历每个轮廓以之后。然后我们将清理图像轮廓并将其提供给 pytesseract 以数字和字符。 该应用可以从图像中检测文本。为了数字和字符,我们使用了 pytesseract。应用自动技术的应用也越来越广泛,比如安防、交通监管、违停监测、停场、收费站、公安布控等等。 典型的示例如EasyCVR视频融合云服务,具有AI人脸、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。

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    移动端离线效果佳

    手机拍照是指通过计算机视觉、图像处理与模式等方法从辆图像中提取字符信息,从而确定辆身份的技术。手机拍照分为定位、字符分割、字符三大部分。 手机拍照技术的率在白天能达到99%以上,夜间95%以上;速度在不超过1秒,集成于移动警务通中,通过设备摄像头拍摄自动号,能够节省一半以上的录入时间。 支持照全:包括新能源、蓝、黑、黄(双)、军(双)、警、农用、教练、大使馆等各种规格照;2.速度快:极致优化的定位和算法;3.整率高:尤其汉字摇摇领先同类产品 ;4.宽度要求低:宽度≧50个像素,都不影响;5.手机拍照采用纯C代码编写。 移动端离线技术是一款成熟的安卓手机拍照,可以看到它支持的类型很多,而且对摄像头像素要求不高,所以集成手机拍照软件的时候方便了很多。

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    用于充电桩的相机

    充电桩相机算法特殊调整充电桩应用场景,相机采用吊装的方式安装到每个充电桩位上,精准的停在该位上的号码。 充电桩场景有着其独特的特点:距离短,安装位置高,图像大,俯瞰角度大。易泊时代根据充电桩特殊应用场景,专门定制优化了算法,保证在这种特定的应用场景下依然保持的准确率。 新能源充电桩专用设备技术参数产品组成高清130万像素相机、电动镜头、防护罩、补光灯、电源等;像素12.5-inch 约130万像素(4:3);处理器1GHz Cortex-A8, 800MHzDSP 图像压缩格式JPEG(静态);视频输出JPEG视频流输出;H.264开发方式编程接口(API)、HTTP、TCP支持调用语言C#、JAVA、VB、DELPHI、VC等补光灯内置LED爆闪灯;工作模式软件模拟触发 、视频速度200ms左右;率≥99.7%;宽度80—400个像素;辆速度

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