字符识别特定区域
Character recognition specific area
我的数据集包含一堆不同大小的车牌。我想训练一个卷积神经网络来获取这个车牌的真实文本并且只有这个文本。我不喜欢网络识别国家代码或广告文字。
更准确地说，我希望网络只识别红框中的字符，而不是国家代码 "CZ" 或本示例中的任何其他文本。有实现此目的的技术吗？
这里有两个子问题。
第一个是 Object Detection, which is how you would identify the part of the image that has the license plate and characters of the license plate. The second problem is Optical Character Recognition (OCR)，这是从检测到的区域中提取文本的方式。
在撰写本文时，You Only Look Once v3 (YOLOv3) 方法是结合这两个任务的最先进方法。还有一个工具生态系统，例如 Darknet，用于针对新问题重新训练该模型。
您将需要准备一些带有车牌边界框示例的训练数据。 LabelImg 等工具可以帮助简化此过程。
如果您正在寻找演练，Automatic License Plate Detection & Recognition using deep learning 上的演练看起来会对您有所帮助。
我的数据集包含一堆不同大小的车牌。我想训练一个卷积神经网络来获取这个车牌的真实文本并且只有这个文本。我不喜欢网络识别国家代码或广告文字。
更准确地说，我希望网络只识别红框中的字符，而不是国家代码 "CZ" 或本示例中的任何其他文本。有实现此目的的技术吗？
这里有两个子问题。
第一个是 Object Detection, which is how you would identify the part of the image that has the license plate and characters of the license plate. The second problem is Optical Character Recognition (OCR)，这是从检测到的区域中提取文本的方式。
在撰写本文时，You Only Look Once v3 (YOLOv3) 方法是结合这两个任务的最先进方法。还有一个工具生态系统，例如 Darknet，用于针对新问题重新训练该模型。
您将需要准备一些带有车牌边界框示例的训练数据。 LabelImg 等工具可以帮助简化此过程。
如果您正在寻找演练，Automatic License Plate Detection & Recognition using deep learning 上的演练看起来会对您有所帮助。