更新

一些sota的論文：
Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline

更新一些之前做項目時參考的項目鏈接
鏈接2

前言

在之前的文章里，立了一個flag，說要用yolo來實現車牌定位。于是乎就開始上github查看源碼，上來看的就是tensorflow的yolo代碼實現。看得我腦殼疼(也難怪我當時連梯度更新，損失函數的概念都沒有)。
于是乎感到知識的匱乏，我開始網課。在學完了吳大師的deep.ai四個的課程后。感覺是時候練練手了。
吳大師人靚聲甜，真的從課中收益匪淺。

數據準備

yolo3的代碼用的是qqwwee（不得不說名字起得有點隨意）

訓練數據來源是中大的數據庫，一共245張，自行用labelMe標注好了，需要的自取。侵刪

車牌定位效果

黃色車身，識別黃色車牌!　
深度學習的好處完全不用考慮顏色空間

使用HSV顏色空間定位車牌

使用yolo3定位

總結

以上是生活随笔為你收集整理的实现车牌识别之二--使用Yolov3进行车牌定位的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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