基于神经网络的支持多种中文车牌检测与识别的框架，有图有真相

前言

车牌识别：使用OCR来识别车牌。
车牌识别在国内经历了十几年的发展，在一些大公司的努力下，中文车牌识别技术基本趋于成熟，基本在能强光，夜晚，光照不均匀，多姿态等恶劣情况下进行稳定的识别，其商业应用也相对比较广泛：从停车场到交通卡口，公司门禁都有涉及。
但是车牌相比人脸，这个坑比较深，真正效果好的项目至少在开源界并不是很多，基于此，我决定自己做一套车牌识别，进行开源。
别问我为什么？因为彪悍的大片不需要解释…

定位

车牌定位其实属于场景文字检测的一种特定情况。
如果字符间垂直边缘比较密集，基于边缘。
如果字符个体间的特征，基于个体字符特征发。
如果车牌这种共性特征比较强烈的目标 ，基于目标检测。
我查阅了大量相关论文和资料，最终选择基于目标检测的方法进行车牌粗定位，得到了很nice的效果。
闲话不多说，一大波福利袭来。
白色警用车牌检测：

识别

目前可识别的车牌类型：
单行蓝牌
单行黄牌
新能源车牌
白色警用车牌
使馆/港澳车牌
教练车牌

单行蓝牌识别：

新能源车牌识别：

单行黄牌识别：

有意者联系：769830775。知无不言，言无不尽…

标签：字符,基于,有图,检测,单行,神经网络,识别,车牌
来源： https://blog.csdn.net/qq_40678277/article/details/90145979