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# EasyPR
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汽车智能识别系统V1.0是基于开源车牌识别系统EasyPR(https://gitee.com/easypr/EasyPR)实现的车牌只能识别系统，再原系统的基础上新增了新能源车牌(绿色车牌)的识别。
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相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：
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* 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。
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* 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
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* 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
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**注意**
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1. 对于Opencv3.2或以上版本，如果碰到编译问题，例如“ANN_MLP”相关的错误，尝试将config.h中将#define CV_VERSION_THREE_ZERO改为#define CV_VERSION_THREE_TWO试试.
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2. linux系统推荐使用Opencv3.2以上版本。3.2以下的版本例如3.0和3.1在识别时可能会出现车牌识别结果为空的情况。稳妥起见，建议都升级到最新的3.2版本。Windows版本没有这个问题。
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### 兼容性
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当前EasyPR是基于opencv3.0版本开发的，3.0及以上的版本应该可以兼容，以前的版本可能会存在不兼容的现象。
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### 例子
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假设我们有如下的原始图片，需要识别出中间的车牌字符与颜色：
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经过EasyPR的第一步处理车牌检测（PlateDetect）以后，我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块：
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接着，我们对图块进行OCR过程，在EasyPR中，叫做字符识别（CharsRecognize）。我们得到了一个包含车牌颜色与字符的字符串：
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“蓝牌：苏EUK722”
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### 示例
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EasyPR的调用非常简单，下面是一段示例代码:
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```c++
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CPlateRecognize pr;
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pr.setResultShow(false);
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pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
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vector<CPlate> plateVec;
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Mat src = imread(filepath);
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int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);
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```
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我们首先创建一个CPlateRecognize的对象pr，接着设置pr的属性。
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```c++
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pr.setResultShow(false);
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```
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这句话设置EasyPR是否打开结果展示窗口，如下图。设置为true就是打开，否则就是关闭。在需要观看定位结果时，建议打开，快速运行时关闭。
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```c++
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pr.setDetectType(PR_DETECT_CMSER);
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```
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这句话设置EasyPR采用的车牌定位算法。CMER代表文字定位方法，SOBEL和COLOR分别代表边缘和颜色定位方法。可以通过"|"符号结合。
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```c++
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pr.setDetectType(PR_DETECT_COLOR | PR_DETECT_SOBEL);
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```
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除此之外，还可以有一些其他的属性值设置：
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```c++
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pr.setLifemode(true);
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```
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这句话设置开启生活模式，这个属性在定位方法为SOBEL时可以发挥作用，能增大搜索范围，提高鲁棒性。
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```c++
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pr.setMaxPlates(4);
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```
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这句话设置EasyPR最多查找多少个车牌。当一副图中有大于n个车牌时，EasyPR最终只会输出可能性最高的n个。
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下面来看pr的方法。plateRecognize()这个方法有两个参数，第一个代表输入图像，第二个代表输出的车牌CPlate集合。
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```c++
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vector<CPlate> plateVec;
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Mat src = imread(filepath);
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int result = pr.plateRecognize(src, plateVec);
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```
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当返回结果result为0时，代表识别成功，否则失败。
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CPlate类包含了车牌的各种信息，其中重要的如下：
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```c++
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CPlate plate = plateVec.at(i);
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Mat plateMat = plate.getPlateMat();
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RotatedRect rrect = plate.getPlatePos();
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string license = plate.getPlateStr();
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```
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plateMat代表车牌图像，rrect代表车牌的可旋转矩形位置，license代表车牌字符串，例如“蓝牌：苏EUK722”。
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这里说下如何去阅读如下图的识别结果。
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第1行代表的是图片的文件名。
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第2行代表GroundTruth车牌，用后缀（g）表示。第3行代表EasyPR检测车牌，用后缀（d）表示。两者形成一个配对，第4行代表两者的字符差距。
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下面同上。本图片中有3个车牌，所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价，考虑了三个配对的结果。
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有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。“无车牌”代表“定位不成功”，“No string”代表“定位成功但字符分割失败”。
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### 版权
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EasyPR的源代码与训练数据遵循Apache v2.0协议开源。
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EasyPR的resources/image/general_test文件夹下的图片数据遵循[GDSL协议](image/GDSL.txt)（通用数据共享协议）进行开放。
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请确保在使用前了解以上协议的内容。
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### 目录结构
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以下表格是本工程中所有目录的解释:
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|目录 | 解释
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|------|----------
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| src | 所有源文件
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| include | 所有头文件
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| test | 测试程序
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| model | 机器学习的模型
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| resources/text | 中文字符映射表
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| resources/train | 训练数据与说明
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| resources/image | 测试用的图片
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| resources/doc | 相关文档
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| tmp | 训练数据读取目录，需要自建
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以下表格是resources/image目录中子目录的解释:
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|目录 | 解释
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|------|----------
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| general_test | GDTS（通用数据测试集）
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| native_test | NDTS（本地数据测试集）
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| tmp | Debug模式下EasyPR输出中间图片的目录，需要自建
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以下表格是src目录中子目录的解释:
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|目录 | 解释
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|------|----------
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| core | 核心功能
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| preprocess | SVM预处理
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| train | 训练目录，存放模型训练的代码
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| util | 辅助功能
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以下表格是src目录下一些核心文件的解释与关系:
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|文件 | 解释
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|------|----------
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| plate_locate | 车牌定位
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| plate_judge | 车牌判断
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| plate_detect | 车牌检测，是车牌定位与车牌判断功能的组合
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| chars_segment | 字符分割
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| chars_identify | 字符鉴别
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| chars_recognise | 字符识别，是字符分割与字符鉴别功能的组合
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| plate_recognize | 车牌识别，是车牌检测与字符识别的共有子类
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| feature | 特征提取回调函数
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| plate | 车牌抽象
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| core_func.h | 共有的一些函数
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以下表格是test目录下文件的解释:
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|文件 | 解释
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|------|----------
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| main.cpp | 主命令行窗口
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| accuracy.hpp | 批量测试
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| chars.hpp | 字符识别相关
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| plate.hpp | 车牌识别相关
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以下表格是train目录下文件的解释:
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|文件 | 解释
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|------|----------
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| ann_train.cpp | 训练二值化字符
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| annCh_train.hpp | 训练中文灰度字符
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| svm_train.hpp | 训练车牌判断
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| create_data.hpp | 生成合成数据
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### 使用
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请参考[这里](Usage.md)
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