简介
本文基于HyperLPR进行修改，完整代码参考
HyperLPR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其他框架相比，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框架，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。
使用的目标检测器是基于OpenCVHaar级联分类器。其速度也达到了不错的效果，对于移动端的大车牌基本可以实时定位。
使用了大概4700张正样本车牌车12000张负样本进行了分类器训练。
训练的方法
使用了OpenALPR的Train - Detector，来进行训练Opencv的Haar级联分类目标检测器。
正样本可以通过手动crop或者使用easypr或者hyperlpr的模块进行crop裁剪。
负样本在train detector目录下已经包含了一些基本的负样本，我们在多次训练后发现，使用这
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