基于yolov5的车牌检测，包含车牌角点检测.zip

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自然场景下的车牌检测识别算法

车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502

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Ubuntu Keras 2.2.4, TensorFlow 1.5.0 OpenCV 2.4.9, NumPy 1.14 Python 2.7. 为了方便地运行代码，须安装了带有TensorFlow后端的Keras框架。Darknet框架自包含在“Darknet”文件夹中，必须在运行测试之前进行编译。要构建darknet，只需在darknet文件夹中键入“make”： cd darknet && make 构建Darknet框架后，执行“GetNetworks.sh”脚本 使用脚本“run.sh”来运行test。它需要3个参数： 输入目录（-i）：应至少包含1张JPG或PNG格式的图像； 输出目录（-o）：在识别过程中，许多临时文件将在该目录中生成，并最终被删除。其余文件将与自动注释图像相关； CSV文件（-c）：指定输出CSV文件。 配置后运行，详情见包内文档。

vs2013配置OpenCV的感兴趣区域提取（车牌定位） ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。

基于retina神经网络实现车牌检测，使用ppocr进行车牌号识别。识别准确率99%。

适用于 车辆检测 动态开发车牌识别系统的实用数据集。都是彩色图像灰度化以后的图像。

基于Android Things HyperLPR实现的车牌检测识别