本课程是关于《Python自动车牌识别系统和OCR Web应用系统实战开发视频教程》,你将学习使用Python开发自动车牌识别系统和OCR Web应用系统的全流程、算法和工具。

图像处理和对象检测是数据科学的领域之一,在当今世界的行业中具有广泛的应用。许多行业正在寻找具有这些技能的数据科学家。本课程涵盖建模技术,包括标记对象检测数据(图像),数据预处理,深度学习模型构建(InceptionResNet V2),评估和生产(Web App)。

我们先介绍本课程“项目体系结构”,然后使用Python开发此应用。然后,我将展示如何使用图像注释工具Image Annotation Tool(它是在python GUI(pyQT)中开发的开源软件)来收集数据和标签图像,以用于车牌或车牌的对象检测。

然后,在标记图像后,我们将在TensorFlow 2中进行数据预处理,构建和训练深度学习对象检测模型(InceptionResnet V2)。一旦以最佳损失训练了模型,我们将对模型进行评估。我将向您展示如何计算并集上的交集(Intersection Over Union,IoU)

对象检测模型的精度。

一旦完成了对象检测模型,然后使用该模型,我们将裁剪包含牌照的图像(也称为关注区域(ROI)),并将ROI传递给Python中的光学字符识别API Tesseract(Pytesseract )。在此模型中,我将向您展示如何从图像中提取文本。现在,我们将所有这些放在一起,并构建管道深度学习模型。

在最后一个模块中,我们将学习使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。最初,我们将学习Flask中的基本概念,例如URL路由,渲染模板,模板继承等。然后,我们将使用HTML,Bootstrap创建网站。这样,我们终于可以使用我们的应用程序了。

您将学到什么?

在Python编程中构建项目

标记图像以进行物体检测

TensorFlow 2.x中的训练对象检测模型(InceptionResNet V2)

模型评估

Pytesseract的光学字符识别

Flask API

以HTML,Boostrap,Python进行Flask Web App开发

我们知道,基于计算机视觉的Web应用程序是始终引起疑问的话题之一。随时在“问答”中提问,我们很高兴回答您的所有问题。我们还在资源中提供了所有Notebooks,py文件,这些文件将对参考有用。

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