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# Prj-PHP
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HyperLPR 在PHP扩展程序中的实现，核心代码拷贝了 Prj-Linux 中的代码。
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## CPP 依赖
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+ Opencv 3.3
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+ PHPCPP
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## Linux/Mac 编译
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```bash
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mkdir build
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cd build
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cmake ../
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make -j
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```
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## DEMO
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```php
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// 也可编译完后直接在tests目录直接运行 php platescan.php
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$path = realpath("demo.png"); // 图片文件所在路径,realpath转为绝对路径
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$model = realpath("model"); // 模型资源所在文件夹
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$res = platescan($path, $model, 0.8);
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var_dump($res); // string(9) "苏ED0N19"
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```
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最终实现上边这样的PHP调用
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## 测试备忘
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经多次测试发现部分图片难以识别或者容易识别错误，经过筛选反推出如下规律：
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### 识别精度高的图片
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+ 图片中包含有整个车身
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+ 图片清晰度较高，不模糊
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+ 图片拍摄角度为正面拍摄，车牌在图片中没有较大幅度的倾斜
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+ 图片中的车牌在整个图片中所占位置较小
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### 识别精度低的图片
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+ 图片模糊，程序未能裁切出正确的车牌，或者裁切后因图片太模糊而无法识别（此处应该可以通过训练更多样本解决）
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+ 图片中的车牌在整个图片中占了1/3的位置甚至更高
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+ 图片拍摄角度为俯角拍摄，车牌在图片中是倾斜着的
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