feat
1. 引入异常机制，捕获opencv抛出的异常并转抛给PHP业务代码 2. 新增confidence可信度要求参数和modelpath模型文件夹路径 3. 修改tests中的测试demo 4. 从Prj-Linux复制model文件到tests文件夹 5. 更新readme说明
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hao
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,123 @@
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}
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}
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|
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}
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}
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|
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type: "ReLU"
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|
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|
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}
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type: "Convolution"
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|
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|
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|
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num_output: 32
|
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|
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pad: 0
|
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kernel_size: 3
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}
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}
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layer {
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type: "ReLU"
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bottom: "conv3"
|
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top: "conv3"
|
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layer {
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|
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|
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top: "flatten_2"
|
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|
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|
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|
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|
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}
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}
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input_dim: 22
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|
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}
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}
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layer {
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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}
|
||||
}
|
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layer {
|
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|
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type: "Convolution"
|
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bottom: "max_pooling2d_10"
|
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top: "conv2d_13"
|
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|
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num_output: 16
|
||||
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|
||||
pad: 0
|
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kernel_size: 3
|
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|
||||
}
|
||||
}
|
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layer {
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|
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type: "ReLU"
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|
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|
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}
|
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layer {
|
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name: "max_pooling2d_11"
|
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type: "Pooling"
|
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bottom: "activation_19"
|
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top: "max_pooling2d_11"
|
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pooling_param {
|
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pool: MAX
|
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kernel_size: 2
|
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stride: 2
|
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pad: 0
|
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}
|
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}
|
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layer {
|
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|
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|
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top: "flatten_6"
|
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}
|
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layer {
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|
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type: "InnerProduct"
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bottom: "flatten_6"
|
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top: "dense_9"
|
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inner_product_param {
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num_output: 256
|
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}
|
||||
}
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layer {
|
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name: "dropout_9"
|
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type: "Dropout"
|
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bottom: "dense_9"
|
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top: "dropout_9"
|
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|
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dropout_ratio: 0.5
|
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}
|
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}
|
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layer {
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|
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type: "ReLU"
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bottom: "dropout_9"
|
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top: "activation_20"
|
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}
|
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layer {
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name: "dense_10"
|
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type: "InnerProduct"
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|
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top: "dense_10"
|
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inner_product_param {
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num_output: 3
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}
|
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}
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|
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layer {
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|
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pad_h: 1
|
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kernel_h: 3
|
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kernel_w: 3
|
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stride_h: 1
|
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stride_w: 1
|
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}
|
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}
|
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layer {
|
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|
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|
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}
|
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}
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layer {
|
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|
||||
type: "Scale"
|
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bottom: "bn0"
|
||||
top: "bn0"
|
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|
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bias_term: true
|
||||
}
|
||||
}
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layer {
|
||||
name: "relu0"
|
||||
type: "ReLU"
|
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bottom: "bn0"
|
||||
top: "bn0"
|
||||
}
|
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layer {
|
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|
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type: "Pooling"
|
||||
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|
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top: "pool0"
|
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|
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|
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kernel_h: 2
|
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kernel_w: 2
|
||||
stride_h: 2
|
||||
stride_w: 2
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
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}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
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|
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type: "Convolution"
|
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|
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top: "conv1"
|
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|
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|
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pad_h: 1
|
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pad_w: 1
|
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kernel_h: 3
|
||||
kernel_w: 3
|
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stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "bn1"
|
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type: "BatchNorm"
|
||||
bottom: "conv1"
|
||||
top: "bn1"
|
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|
||||
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|
||||
eps: 0.001
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "bn1_scale"
|
||||
type: "Scale"
|
||||
bottom: "bn1"
|
||||
top: "bn1"
|
||||
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|
||||
bias_term: true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "relu1"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "bn1"
|
||||
top: "bn1"
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "pool1"
|
||||
type: "Pooling"
|
||||
bottom: "bn1"
|
||||
top: "pool1"
|
||||
pooling_param {
|
||||
pool: MAX
|
||||
kernel_h: 2
|
||||
kernel_w: 2
|
||||
stride_h: 2
|
||||
stride_w: 2
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv2"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "pool1"
|
||||
top: "conv2"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 128
|
||||
bias_term: true
|
||||
pad_h: 1
|
||||
pad_w: 1
|
||||
kernel_h: 3
|
||||
kernel_w: 3
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "bn2"
|
||||
type: "BatchNorm"
|
||||
bottom: "conv2"
|
||||
top: "bn2"
|
||||
batch_norm_param {
|
||||
moving_average_fraction: 0.99
|
||||
eps: 0.001
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "bn2_scale"
|
||||
type: "Scale"
|
||||
bottom: "bn2"
|
||||
top: "bn2"
|
||||
scale_param {
|
||||
bias_term: true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "relu2"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "bn2"
|
||||
top: "bn2"
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "pool2"
|
||||
type: "Pooling"
|
||||
bottom: "bn2"
|
||||
top: "pool2"
|
||||
pooling_param {
|
||||
pool: MAX
|
||||
kernel_h: 2
|
||||
kernel_w: 2
|
||||
stride_h: 2
|
||||
stride_w: 2
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv_512_15"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "pool2"
|
||||
top: "conv_512_15"
|
||||
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|
||||
num_output: 512
|
||||
bias_term: true
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
kernel_h: 1
|
||||
kernel_w: 5
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "batch_normalization_1"
|
||||
type: "BatchNorm"
|
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bottom: "conv_512_15"
|
||||
top: "batch_normalization_1"
|
||||
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|
||||
moving_average_fraction: 0.99
|
||||
eps: 0.001
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "batch_normalization_1_scale"
|
||||
type: "Scale"
|
||||
bottom: "batch_normalization_1"
|
||||
top: "batch_normalization_1"
|
||||
scale_param {
|
||||
bias_term: true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "activation_1"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "batch_normalization_1"
|
||||
top: "batch_normalization_1"
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv_512_51"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "batch_normalization_1"
|
||||
top: "conv_512_51"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 512
|
||||
bias_term: true
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
kernel_h: 5
|
||||
kernel_w: 1
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "batch_normalization_2"
|
||||
type: "BatchNorm"
|
||||
bottom: "conv_512_51"
|
||||
top: "batch_normalization_2"
|
||||
batch_norm_param {
|
||||
moving_average_fraction: 0.99
|
||||
eps: 0.001
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "batch_normalization_2_scale"
|
||||
type: "Scale"
|
||||
bottom: "batch_normalization_2"
|
||||
top: "batch_normalization_2"
|
||||
scale_param {
|
||||
bias_term: true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "activation_2"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "batch_normalization_2"
|
||||
top: "batch_normalization_2"
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv_1024_11"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "batch_normalization_2"
|
||||
top: "conv_1024_11"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 1024
|
||||
bias_term: true
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
kernel_h: 1
|
||||
kernel_w: 1
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "batch_normalization_3"
|
||||
type: "BatchNorm"
|
||||
bottom: "conv_1024_11"
|
||||
top: "batch_normalization_3"
|
||||
batch_norm_param {
|
||||
moving_average_fraction: 0.99
|
||||
eps: 0.001
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "batch_normalization_3_scale"
|
||||
type: "Scale"
|
||||
bottom: "batch_normalization_3"
|
||||
top: "batch_normalization_3"
|
||||
scale_param {
|
||||
bias_term: true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "activation_3"
|
||||
type: "ReLU"
|
||||
bottom: "batch_normalization_3"
|
||||
top: "batch_normalization_3"
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "conv_class_11"
|
||||
type: "Convolution"
|
||||
bottom: "batch_normalization_3"
|
||||
top: "conv_class_11"
|
||||
convolution_param {
|
||||
num_output: 84
|
||||
bias_term: true
|
||||
pad_h: 0
|
||||
pad_w: 0
|
||||
kernel_h: 1
|
||||
kernel_w: 1
|
||||
stride_h: 1
|
||||
stride_w: 1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
layer {
|
||||
name: "prob"
|
||||
type: "Softmax"
|
||||
bottom: "conv_class_11"
|
||||
top: "prob"
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,13 +1,13 @@
|
||||
<?php
|
||||
//
|
||||
// Created by Coleflowers on 20/06/2018.
|
||||
// Updated by JustID on 03/07/2018.
|
||||
//
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 车牌识别PHP扩展程序测试
|
||||
*/
|
||||
$path = realpath("demo.png");
|
||||
$res = platescan($path);
|
||||
$res = platescan(realpath("demo.png"),realpath("model"),0.8);
|
||||
var_dump($res);
|
||||
|
||||
?>
|
||||
|
||||
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