基于深度学习的《车牌识别》开源组件，可嵌入在项目里多场景使用

车牌识别目前大量运用于生活中，比如停车场的智能停车系统，交警的红绿灯探头，还有各类与车相关的APP场景等。原来的识别技术大多基于OCR字符识别，识别率不高，速度慢。随着人工智能技术越来越发达，基于深度学习的识别系统出现，且识别率越来越高。

介绍两款开源的实现方案，可嵌入在项目中使用

一、项目介绍

EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。

相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：

• 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。
• 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。
• 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。

二、跨平台

目前除了windows平台以外，还有以下其他平台的EasyPR版本。一些平台的版本可能会暂时落后于主平台。

java，C#，android，ios，linux，mac等。

三、识别例子

可识别和待支持的车牌的类型。