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README.md

@@ -5,8 +5,13 @@
 - 基于Opencv实现、在EasyPR-Java的基础上优化配置及依赖版本
 - 入门级项目
 
+#### 包含功能
+- 黄 蓝 绿车牌检测及车牌号码识别
+- 单张图片识别、多张图片并发识别、单图片多车牌识别
+- 车牌检测训练
+
 #### 软件版本
-- jdk 1.8+
+- jdk 1.8.61+
 - maven 3.0+
 - opencv 4.0.1 ； javacpp1.4.4；opencv-platform 4.0.1-1.4.4
 - spring boot 2.1.5.RELEASE
@@ -109,7 +114,8 @@ debug_char_auxRoi：
 #### 使用说明
 
 - 入门级教程项目，本人目前也正在学习图片识别相关技术；大牛请绕路
-- 当前项目仅实现了黄牌、蓝牌车牌识别操作，接下来会继续优化代码架构，并且加上绿牌识别、车牌识别训练等操作
+- 当前项目绿牌检测仅能偶尔测通，还需要继续完善
+- 当前已经添加车牌检测训练，后续会逐步添加车牌号码识别训练
 - 后续会逐步加入人脸识别等功能
 - **车牌图片来源于网络，仅用于交流学习，不得用于商业用途；如有侵权，请联系本人删除**
 

src/test/java/com/yuxue/test/PlateDetectTrainTest.java

@@ -41,10 +41,10 @@ public class PlateDetectTrainTest {
         // 用于存放所有样本矩阵
         Mat trainingDataMat = null;
         
-        // 正样本  // 136 × 36 像素
+        // 正样本  // 136 × 36 像素  训练的源图像文件要相同大小
         List<File> imgList1 = FileUtil.listFile(new File(DEFAULT_PATH + "/learn/HasPlate"), Constant.DEFAULT_TYPE, false);
         
-        // 负样本   // 136 × 36 像素
+        // 负样本   // 136 × 36 像素 训练的源图像文件要相同大小
         List<File> imgList2 = FileUtil.listFile(new File(DEFAULT_PATH + "/learn/NoPlate"), Constant.DEFAULT_TYPE, false);
  
         // 标记：正样本用 0 表示，负样本用 1 表示。

src/test/java/com/yuxue/test/PlatePridectTest.java

@@ -35,8 +35,11 @@ public class PlatePridectTest {
         String module = DEFAULT_PATH + "svm.xml";
         SVM svm = SVM.load(module); // 加载训练得到的 xml 模型文件
         
-        // 136 × 36 像素
+        // 136 × 36 像素   需要跟训练的源图像文件保持相同大小
         pridect(svm, DEFAULT_PATH + "test/A01_NMV802_0.jpg");
+        pridect(svm, DEFAULT_PATH + "test/debug_resize_1.jpg");
+        pridect(svm, DEFAULT_PATH + "test/debug_resize_2.jpg");
+        pridect(svm, DEFAULT_PATH + "test/debug_resize_3.jpg");
         pridect(svm, DEFAULT_PATH + "test/S22_KG2187_3.jpg");
         pridect(svm, DEFAULT_PATH + "test/S22_KG2187_5.jpg");