EasyPR是一个简单、高效、准确的中文开源车牌识别系统，基于openCV开发，能够识别中文车牌，在图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
PlateDetect过程包括车牌定位，SVM训练，车牌判断三个过程，CharsRecognise过程包括字符分割，ANN训练，字符识别三个过程。
在为非限制场景下的车牌识别提供简单、高效、准确的解决方案，成为一个实用的车牌识别引擎。
基于Apache v2.0协议开源，用户可自由获取源代码，并能进行二次开发和定制。
项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyPR
一、技术架构
1.预处理
灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少图像数据量，加快后续处理速度，同时保留图像的基本轮廓和纹理信息。
直方图均衡化：增强图像的对比度，使图像中的车牌区域更加清晰，便于后续的车牌定位和字符识别等操作。
高斯模糊：对图像进行平滑处理，去除噪声，减少图像中的细节干扰，提高车牌定位的准确性。
2. 车牌定位
多种定位算法结合：采用CMER、SOBEL和COLOR等多种定位算法，从预处理后的图像中找到可能包含车牌的区域。例如，SOBEL算子可提取图像的边缘信息，通过检测垂直边缘来初步确定车牌的位置；COLOR算法则利用车牌颜色的特征进行定位。
轮廓筛选与验证：对提取到的边缘轮廓进行筛选和验证，根据外接矩形的长宽比例、面积等特征，排除不符合车牌特征的区域，进一步缩小车牌的候选范围。
角度校正：对于倾斜的车牌，通过计算其倾斜角度并进行旋转校正，将车牌调整到水平位置，以便后续的字符分割和识别。
3.字符分割
连通域分析：对定位到的车牌区域进行连通域分析，将字符区域与背景区域分离，确定每个字符的大致位置。
字符分割算法：采用垂直投影法、水平投影法等字符分割算法，根据字符的间距和笔画特征，将车牌中的字符逐一分割出来，得到单个字符的图像。
4.字符识别
特征提取：使用经典的SIFT或SURF算法提取字符图像的特征，这些特征在不同的光照和角度变化下仍能保持稳定，有助于提高字符识别的准确率。
机器学习模型：结合支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）等机器学习模型，对提取的字符特征进行分类和识别，输出每个字符的类别概率。也有基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，对每个字符进行分类，识别出具体的汉字和数字 。
后处理：对字符识别的结果进行后处理，如纠错、补全、验证等，提高识别结果的准确性和可靠性。例如，根据车牌的编码规则和上下文信息，对识别出的字符进行校正和验证，排除不合理的字符组合。
5.整体架构优势
基于OpenCV：EasyPR基于OpenCV这一强大的开源计算机视觉库构建，充分利用了OpenCV在图像处理和机器学习方面的丰富功能和高效实现，使得系统具有良好的性能和稳定性，并且能够方便地移植到不同的操作系统和平台上。
模块化设计：系统采用模块化的设计思想，将车牌识别的各个环节划分为独立的模块，如预处理模块、车牌定位模块、字符分割模块、字符识别模块等。每个模块都具有明确的功能和接口，便于开发者进行单独的调试、优化和替换，也有利于系统的扩展和维护。
开源与可定制性：作为开源项目，EasyPR遵循Apache v2.0协议开源，用户可以自由获取源代码，并根据自己的需求进行二次开发和定制。开发者可以修改和优化现有算法，添加新的功能模块，或者将其集成到其他更大的项目中，满足不同应用场景的特定需求。
二、功能特点
在图片清晰的情况下，车牌检测与字符识别的精度可以达到80%以上，能够满足大多数实际应用场景的需求。
专门针对中文车牌设计，能够准确识别并输出中文车牌字符串，很好地适应了国内市场需求。
除了Windows平台，还提供了Linux、iOS、Android等多个平台的版本，方便不同用户在各自的环境中使用。
提供丰富的API和示例代码，开发者可以轻松地将EasyPR集成到自己的项目中，降低了开发难度和成本。
三、不足之处
1.识别准确率方面
复杂环境适应性有限：在恶劣天气条件下，如暴雨、暴雪、浓雾等，或者图像存在严重遮挡、污损时，车牌的清晰度会受到很大影响，EasyPR的识别准确率会显著下降，难以准确识别车牌信息 。
特殊车牌类型支持不足：对于一些特殊类型的车牌，如新能源车牌、个性化车牌、武警车牌等，EasyPR的识别效果可能不如普通蓝牌、黄牌等常见车牌类型，存在一定的误识率。
2.技术架构与性能方面
对硬件要求较高：由于其基于OpenCV等技术实现，在处理大规模车牌识别任务或高分辨率图像时，对计算机的硬件性能要求较高，可能会出现处理速度慢、卡顿等现象，影响系统的实时性和响应速度，不太适合在一些资源受限的设备上运行。
算法优化空间大：尽管采用了多种车牌定位和字符识别算法，但随着技术的发展和应用场景的多样化，现有算法在某些情况下仍可能存在局限性，例如在多车牌场景下的定位精度、字符分割的准确性等方面，还有进一步优化的空间，以提高整体识别性能和效率。
3.项目维护与更新方面
更新速度相对较慢：虽然项目一直在持续更新，但相比于一些商业车牌识别系统或由大型团队维护的开源项目，其更新速度可能相对较慢，对于一些新出现的车牌样式、技术难题或用户需求的响应不够及时，导致在某些特定场景下的应用受到一定限制。
文档与示例不够完善：尽管项目提供了一定的文档和示例代码，但对于一些复杂的功能和算法原理的解释可能不够详细深入，使得部分开发者在使用和二次开发过程中遇到困难，需要花费更多时间去理解和摸索项目的内部结构和运行机制。
4.应用场景局限性方面
对视频流实时处理能力弱：在处理视频流中的车牌识别时，EasyPR可能无法满足高帧率、低延迟的实时性要求，导致在一些需要对视频监控中的车辆进行实时识别和跟踪的场景中，如交通路口的违章抓拍、高速公路的车辆监控等，应用效果不够理想。
多语言集成存在困难：尽管可以移植到Java等平台，但在与其他编程语言或框架进行深度集成时，可能会遇到一些兼容性问题和技术难题，需要开发者具备较高的技术水平和丰富的经验来解决，增加了项目集成和部署的难度。
四、应用场景
1. 交通管理领域
违章监测与处罚
在城市道路和高速公路上，通过在关键位置（如路口、测速点等）安装车牌识别设备，能够实时捕捉车辆车牌信息。当车辆存在闯红灯、超速、违规变道等交通违法行为时，车牌识别系统准确记录车牌号码，为交通执法部门提供可靠的违章证据，从而实现自动的违章监测与处罚流程，提高交通法规的执行效率。
例如，在高速公路的区间测速路段，车牌识别系统可以在车辆进入和离开测速区间时分别记录车牌和时间，通过计算车辆的平均速度来判断是否超速，对超速车辆进行精准处罚。
交通流量统计
安装在交通要道的车牌识别系统可以持续识别过往车辆的车牌，以此统计不同时段、不同路段的交通流量。这些数据对于交通规划部门来说至关重要，能够帮助他们了解交通拥堵情况，制定合理的交通疏导方案，如调整信号灯时长、优化道路布局等。
比如，在城市的商业中心周边道路，通过车牌识别统计早晚高峰的车流量，发现某路口交通拥堵严重，就可以通过延长绿灯时间或增加车道来缓解交通压力。
车辆限行管理
在实行车辆限行政策的城市，车牌识别系统可以在限行区域的入口处自动识别车牌号码，判断车辆是否符合限行规定。对于违反限行规定的车辆，系统可以及时发出警报，协助交通管理部门进行管控。
以北京为例，在工作日的限行时段，车牌识别系统可以快速甄别外地车辆和本地限行车辆，确保限行政策的有效实施。
2. 停车场管理领域
车辆进出管理
停车场出入口安装车牌识别系统后，可以实现车辆的自动进出管理。当车辆进入停车场时，系统自动识别车牌并记录入场时间；车辆离开时，再次识别车牌，计算停车时长并根据收费标准自动扣费，无需人工干预，大大提高了停车场的车辆通行效率。
像大型购物中心的停车场，在购物高峰时段，车牌识别系统可以快速处理车辆进出，减少车辆排队等待时间，提升顾客的停车体验。
车位引导与管理
结合停车场内的车位监测系统和车牌识别系统，可以实现车位引导功能。系统可以识别车辆进入停车场后，通过车位传感器信息，为车主提供空车位的位置引导。同时，还能实时掌握停车场内各区域的车位占用情况，方便停车场管理人员进行车位管理和资源优化。
例如，在机场停车场，通过车牌识别系统引导车辆快速找到空闲车位，并且在车辆离开后及时更新车位状态，提高停车场的车位利用率。
无卡支付与电子支付集成
车牌识别系统可以与电子支付系统集成，实现无卡支付。车主无需携带停车卡，系统通过识别车牌号码与车主绑定的支付账户进行自动扣费，这种便捷的支付方式越来越受到车主的欢迎，也提升了停车场的智能化管理水平。
3. 安防监控领域
区域进出车辆监控
在封闭小区、工业园区、政府机关等区域的出入口设置车牌识别系统，对进出车辆进行严格监控。系统可以识别车牌并与预先登记的车辆信息进行比对，只有授权车辆才能进入，对未经授权的车辆进行预警，防止非法车辆闯入，保障区域内的安全。
例如，在高档住宅小区，外来车辆需要经过业主确认或者登记后才能进入，车牌识别系统能够有效甄别外来车辆，确保小区居民的安全和隐私。
黑名单车辆预警
对于公安机关通缉的车辆或者存在安全隐患的车辆（如被盗车辆），可以将其车牌号码添加到黑名单中。当这些车辆经过安装有车牌识别系统的监控点时，系统能够自动识别并发出警报，及时通知警方进行拦截，在安防工作中发挥重要的预警作用。
4. 智能交通系统集成领域
电子不停车收费（ETC）系统辅助
虽然ETC系统主要依靠车载电子标签进行收费，但车牌识别可以作为辅助手段。在ETC系统出现故障或者异常情况（如电子标签无法识别）时，车牌识别系统可以记录车辆车牌信息，确保收费的准确性和完整性，同时也能防止车辆逃费。
交通诱导系统结合
车牌识别系统获取的交通流量数据可以与交通诱导系统相结合。交通诱导系统根据实时的交通流量信息，通过电子显示屏、手机应用等方式为驾驶员提供路况信息和最佳行驶路线建议，引导车辆合理分流，缓解交通拥堵。
