无约束场景下的车牌检测与识别

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。