README.md

EasyPR-DLL-CSharp

如果本项目对你有帮助，希望可以点个★star支持哈~

说明

本项目基于github上的 EasyPR 项目（作者：liuruoze，版本号：1.5正式版）开发。

百度网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1mWHrq8eIn4EM_QKoJttQ9w 密码: ibky

环境要求

• Microsoft Visual Studio 2013（VS2013）
• OpenCV 3.1.0

配置步骤

1. 下载OpenCV3.1.0，安装（即解压）
2. 添加环境变量：[opencv安装目录]\opencv\build\x64\vc12\bin
3. 下载本项目，打开解决方案文件“EasyPR-DLL-CSharp.sln”，配置“CreateDLL”项目属性：

项目	内容
C/C++-附加包含目录	[opencv的include目录];[本项目所在目录]\CreateDLL\main_file;[本项目所在目录]\CoreCode\include
链接器-附加库目录	[opencv的lib目录]
链接器-输入-附加依赖项	opencv_world310d.lib;%(AdditionalDependencies)

4. 配置“LibLPS”项目属性：

项目	内容
C/C++-附加包含目录	[opencv的include目录];$(SolutionDir)include;[本项目所在目录]\CoreCode\include

5. 重新生成“CreateDLL”项目
6. F5键运行C#界面程序

功能概览

1. 单图检测

C#程序初始界面为单图模式，点击“文件 - 打开”，在解决方案根目录下的“demo_img/single”文件夹中选择一张图片进行检测，如下图所示： 对于新能源的车牌的检测：

2. 分步演示

完成单张检测后，便可以分步查看车牌定位和字符分割过程：

3. 批量检测

点击“模式切换 - 批量模式”可以切换至批量检测模式。点击“选择文件夹”按钮，选择解决方案根目录下的“demo_img/multi”文件夹，点击“开始”按钮进行批量检测，下图为检测结果：

4. 训练SVM/ANN模型

点击“训练模型 - SVM模型/ANN模型”可以进行模型训练、查看日志文件等。

5. 自动样本标记工具

点击“生成样本 - SVM数据集/ANN数据集”可以进行自动样本标注。首先选择一个包含车牌图片的文件夹，点击“生成”按钮，处理结束后，可以打开结果输出的文件夹，手动调整一些错分结果。