原文：http://www.cnblogs.com/linbin524/p/8036158.html

基於百度AI實現 車牌識別

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前言

   目前百度的AI介面相對完善，對於文字識別類的操作還需要開發者一一去嘗試，去評估這效果到底是怎麼的。

文字識別的介面相對簡單，官方提供的SDK也整合很好，筆者只是在這上面做了一些前期性的功能資料校驗和過濾，以及返回結果的處理。

實驗效果

先來看一下識別效果：

 1、精細化車牌（識別準確）

2、實際場景車牌 （識別準確）

3、多車牌（只識別到一個車牌）

實際拓展思路

鑑於上述結果，目前百度車牌識別可以做到 實際應用場景的處理，但要真正結合、融合，需要開發者們自己做些前期處理，比如說，你需要在攝像頭捕捉車牌時候，自己去動態抓取行駛車牌的車牌，

在使用單個請求將車牌傳送給百度，從而實現在真實環境中的車牌識別。

ps：有關相關的技術 可以參考我另外一篇部落格，動態視訊中的人臉捕捉與人臉識別。 部落格地址：

程式碼解析：

1、介面方法

   /// <summary>
        /// 車牌識別 返回實體結果
        /// </summary>
        /// <param name="tempImage"></param>
        /// <returns></returns>
        public static APIBaseModel<DrivingLicenseModel> GetPlateLicense(Image tempImage)
        {

            APIBaseModel<DrivingLicenseModel> tempModel = new APIBaseModel<DrivingLicenseModel>();
            tempModel.contextModel = new DrivingLicenseModel();

            var client = new Ocr.Ocr(Config.clientId, Config.clientSecret);
            var image = ImageHelper.ImageToBytes(tempImage, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);
            string result = client.PlateLicense(image).ToString();
            if (result.Contains("\"error_code\""))//說明異常
            {

                tempModel.state = false;
                tempModel.contextModel.errorTypeModel = Json.ToObject<ErrorTypeModel>(result);
                tempModel.errorMsg = tempModel.contextModel.errorTypeModel.error_discription = OCR_CharacterRecognitionErrorType.GetErrorCodeToDescription(tempModel.contextModel.errorTypeModel.error_code);

            }
            else
            {
                tempModel.state = true;
                tempModel.contextModel.successModel = Json.ToObject<DrivingLicenseSuessResultModel>(result);

            }
            return tempModel;
        }

原始碼地址：github 上的連結

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