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⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战 ⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
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摘要: 原创出处 gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 「admin_yu」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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gitee开源地址

https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition

嘿嘿，胖友给艿艿的 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 仓库点个 Star 吧，具体 100000 只差 4000 个了，分分钟~

介绍

  • spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统
  • 基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。
  • 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解，整理出当前项目
  • 这是一个入门级教程项目，本人目前也正在学习图片识别相关技术；大牛请绕路
  • 当前项目在原有EasyPR项目基础上，增加了绿牌识别功能，只不过当前的训练库文件包含绿牌的样本太少，还需要重新增加绿牌样本的训练，后续会逐步上传
  • 当前已经添加基于svm算法的车牌检测训练、以及基于ann算法的车牌号码识别训练功能
  • 后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能

包含功能

  • 黄 蓝 绿 黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别
  • 单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别
  • 图片车牌检测训练
  • 图片文字识别训练
  • 包含两种依赖包的实现方式：基于org.bytedeco.javacpp包的实现方式；基于org.opencv官方包的实现方式
  • org.opencv官方包，提供了java语言api；java项目可以通过build path方式或者环境变量的方式引用；
  • org.bytedeco.javacpp包，JavaCPP是一个开源库，它提供了在 Java 中高效访问本地 C++的方法；在pom中引入坐标依赖即可

软件版本

  • 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
  • yx-image-recognition 1.0.0版本

软件架构

  • B/S 架构，前端html + requireJS，后端java
  • 数据库使用 sqlite3.0
  • 接口文档使用swagger 2.0

操作界面

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

车牌检测过程

高斯模糊：

图像灰度化：

Sobel 算子：

图像二值化：

图像闭操作：

二值图像降噪：

提取外部轮廓：

外部轮廓筛选：

切图：

重置切图尺寸：

车牌检测结果:

图片车牌文字识别过程

debug_char_threshold：

debug_char_clearLiuDing：

debug_specMat：

debug_chineseMat：

debug_char_auxRoi：

安装教程

  • 开发环境搭建：./doc/01_开发环境搭建.md
  • 将项目拉取到本地，PlateDetect文件夹拷贝到d盘下，默认车牌识别操作均在d:/PlateDetect/目录下处理
  • 需要修改操作路径，修改com/yuxue/constant/Constant.java文件常量参数即可，可以使用绝对盘符路径，也可以使用项目相对路径
  • spring boot方式运行项目，浏览器上输入 http://localhost:16666/index 即可打开操作界面
  • 浏览器上输入 http://localhost:16666/swagger-ui.html 即可打开接口文档页面

参考文档

  • liuruoze/EasyPR：https://gitee.com/easypr/EasyPR
  • fan-wenjie/EasyPR-Java：https://github.com/fan-wenjie/EasyPR-Java
  • opencv官方：https://opencv.org/
文章目录
  1. 1. gitee开源地址
  2. 2. 介绍
  3. 3. 包含功能
  4. 4. 软件版本
  5. 5. 软件架构
  6. 6. 操作界面
  7. 7. 车牌检测过程
  8. 8. 图片车牌文字识别过程
  9. 9. 安装教程
  10. 10. 参考文档