End-to-end-for-chinese-plate-recognition
Software de localização, correção e reconhecimento de placas de carro em chinês, baseado em u-net, cv2 e cnn, onde unet e cv2 são usados para localização e correção de placas, e cnn para reconhecimento de placas, unet e cnn são implementações do keras baseado em tensorflow.
Detecte, corrija e reconheça placas de licença chinesas usando um software construído com técnicas de aprendizado profundo.
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End-to-end-for-chinese-plate-recognition tem 548 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 123 vezes. End-to-end-for-chinese-plate-recognition é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2020. End-to-end-for-chinese-plate-recognition está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: computer-vision, image-recognition, image-segmentation, keras.
O que é End-to-end-for-chinese-plate-recognition?
Software de localização, correção e reconhecimento de placas de carro em chinês, baseado em u-net, cv2 e cnn, onde unet e cv2 são usados para localização e correção de placas, e cnn para reconhecimento de placas, unet e cnn são implementações do keras baseado em tensorflow.
End-to-end-for-chinese-plate-recognition é de código aberto?
End-to-end-for-chinese-plate-recognition é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
End-to-end-for-chinese-plate-recognition é gratuito?
Sim. End-to-end-for-chinese-plate-recognition é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está End-to-end-for-chinese-plate-recognition?
End-to-end-for-chinese-plate-recognition está disponível sob a licença Apache-2.0.
Em que linguagem End-to-end-for-chinese-plate-recognition está escrito?
End-to-end-for-chinese-plate-recognition é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/duanshengliu-end-to-end-for-chinese-plate-recognition.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.