diff --git a/app/build.gradle b/app/build.gradle
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--- a/app/build.gradle
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- versionName '2.1.2'
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+ versionName '2.1.3'
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diff --git a/app/release/app-release.apk b/app/release/app-release.apk
index 62daf06..abcc991 100644
Binary files a/app/release/app-release.apk and b/app/release/app-release.apk differ
diff --git a/app/release/output-metadata.json b/app/release/output-metadata.json
index 44104e3..cba671d 100644
--- a/app/release/output-metadata.json
+++ b/app/release/output-metadata.json
@@ -11,8 +11,8 @@
"type": "SINGLE",
"filters": [],
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- "versionCode": 23,
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],
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/CharacterRecognization.caffemodel b/app/src/main/assets/lpr/CharacterRecognization.caffemodel
new file mode 100644
index 0000000..d424408
Binary files /dev/null and b/app/src/main/assets/lpr/CharacterRecognization.caffemodel differ
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/CharacterRecognization.prototxt b/app/src/main/assets/lpr/CharacterRecognization.prototxt
new file mode 100644
index 0000000..91aa29e
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/assets/lpr/CharacterRecognization.prototxt
@@ -0,0 +1,123 @@
+input: "data"
+input_dim: 1
+input_dim: 1
+input_dim: 30
+input_dim: 14
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+ name: "conv2d_1"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "data"
+ top: "conv2d_1"
+ convolution_param {
+ num_output: 32
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
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+ }
+}
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+ name: "activation_1"
+ type: "ReLU"
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+ top: "activation_1"
+}
+layer {
+ name: "max_pooling2d_1"
+ type: "Pooling"
+ bottom: "activation_1"
+ top: "max_pooling2d_1"
+ pooling_param {
+ pool: MAX
+ kernel_size: 2
+ stride: 2
+ pad: 0
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2d_2"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "max_pooling2d_1"
+ top: "conv2d_2"
+ convolution_param {
+ num_output: 64
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
+ stride: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_2"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "conv2d_2"
+ top: "activation_2"
+}
+layer {
+ name: "max_pooling2d_2"
+ type: "Pooling"
+ bottom: "activation_2"
+ top: "max_pooling2d_2"
+ pooling_param {
+ pool: MAX
+ kernel_size: 2
+ stride: 2
+ pad: 0
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2d_3"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "max_pooling2d_2"
+ top: "conv2d_3"
+ convolution_param {
+ num_output: 128
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 2
+ stride: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_3"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "conv2d_3"
+ top: "activation_3"
+}
+layer {
+ name: "flatten_1"
+ type: "Flatten"
+ bottom: "activation_3"
+ top: "flatten_1"
+}
+layer {
+ name: "dense_1"
+ type: "InnerProduct"
+ bottom: "flatten_1"
+ top: "dense_1"
+ inner_product_param {
+ num_output: 256
+ }
+}
+layer {
+ name: "relu2"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "dense_1"
+ top: "relu2"
+}
+layer {
+ name: "dense2"
+ type: "InnerProduct"
+ bottom: "relu2"
+ top: "dense2"
+ inner_product_param {
+ num_output: 65
+ }
+}
+
+layer {
+ name: "prob"
+ type: "Softmax"
+ bottom: "dense2"
+ top: "prob"
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/HorizonalFinemapping.caffemodel b/app/src/main/assets/lpr/HorizonalFinemapping.caffemodel
new file mode 100644
index 0000000..1af5863
Binary files /dev/null and b/app/src/main/assets/lpr/HorizonalFinemapping.caffemodel differ
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/HorizonalFinemapping.prototxt b/app/src/main/assets/lpr/HorizonalFinemapping.prototxt
new file mode 100644
index 0000000..21726dd
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/assets/lpr/HorizonalFinemapping.prototxt
@@ -0,0 +1,95 @@
+input: "data"
+input_dim: 1
+input_dim: 3
+input_dim: 16
+input_dim: 66
+layer {
+ name: "conv1"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "data"
+ top: "conv1"
+ convolution_param {
+ num_output: 10
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
+ stride: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "relu1"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "conv1"
+ top: "conv1"
+}
+layer {
+ name: "max_pooling2d_3"
+ type: "Pooling"
+ bottom: "conv1"
+ top: "max_pooling2d_3"
+ pooling_param {
+ pool: MAX
+ kernel_size: 2
+ stride: 2
+ pad: 0
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "max_pooling2d_3"
+ top: "conv2"
+ convolution_param {
+ num_output: 16
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
+ stride: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "relu2"
+ type: "ReLU"
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+}
+layer {
+ name: "conv3"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "conv2"
+ top: "conv3"
+ convolution_param {
+ num_output: 32
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
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+ }
+}
+layer {
+ name: "relu3"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "conv3"
+ top: "conv3"
+}
+layer {
+ name: "flatten_2"
+ type: "Flatten"
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+}
+layer {
+ name: "dense"
+ type: "InnerProduct"
+ bottom: "flatten_2"
+ top: "dense"
+ inner_product_param {
+ num_output: 2
+ }
+}
+layer {
+ name: "relu4"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "dense"
+ top: "dense"
+}
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/SegmenationFree-Inception.caffemodel b/app/src/main/assets/lpr/SegmenationFree-Inception.caffemodel
new file mode 100644
index 0000000..311ee17
Binary files /dev/null and b/app/src/main/assets/lpr/SegmenationFree-Inception.caffemodel differ
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/SegmenationFree-Inception.prototxt b/app/src/main/assets/lpr/SegmenationFree-Inception.prototxt
new file mode 100644
index 0000000..8419763
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/assets/lpr/SegmenationFree-Inception.prototxt
@@ -0,0 +1,454 @@
+input: "data"
+input_dim: 1
+input_dim: 3
+input_dim: 160
+input_dim: 40
+layer {
+ name: "conv0"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "data"
+ top: "conv0"
+ convolution_param {
+ num_output: 32
+ bias_term: true
+ pad_h: 1
+ pad_w: 1
+ kernel_h: 3
+ kernel_w: 3
+ stride_h: 1
+ stride_w: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "bn0"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv0"
+ top: "bn0"
+ batch_norm_param {
+ moving_average_fraction: 0.99
+ eps: 0.001
+ }
+}
+layer {
+ name: "bn0_scale"
+ type: "Scale"
+ bottom: "bn0"
+ top: "bn0"
+ scale_param {
+ bias_term: true
+ }
+}
+layer {
+ name: "relu0"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "bn0"
+ top: "bn0"
+}
+layer {
+ name: "pool0"
+ type: "Pooling"
+ bottom: "bn0"
+ top: "pool0"
+ pooling_param {
+ pool: MAX
+ kernel_h: 2
+ kernel_w: 2
+ stride_h: 2
+ stride_w: 2
+ pad_h: 0
+ pad_w: 0
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv1"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "pool0"
+ top: "conv1"
+ convolution_param {
+ num_output: 64
+ bias_term: true
+ pad_h: 1
+ pad_w: 1
+ kernel_h: 3
+ kernel_w: 3
+ stride_h: 1
+ stride_w: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "bn1"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv1"
+ top: "bn1"
+ batch_norm_param {
+ moving_average_fraction: 0.99
+ eps: 0.001
+ }
+}
+layer {
+ name: "bn1_scale"
+ type: "Scale"
+ bottom: "bn1"
+ top: "bn1"
+ scale_param {
+ 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: "conv2d_1"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "pool2"
+ top: "conv2d_1"
+ convolution_param {
+ num_output: 256
+ 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"
+ bottom: "conv2d_1"
+ top: "batch_normalization_1"
+ batch_norm_param {
+ 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: "conv2d_2"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "batch_normalization_1"
+ top: "conv2d_2"
+ convolution_param {
+ num_output: 256
+ bias_term: true
+ pad_h: 3
+ pad_w: 0
+ kernel_h: 7
+ kernel_w: 1
+ stride_h: 1
+ stride_w: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2d_3"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "batch_normalization_1"
+ top: "conv2d_3"
+ convolution_param {
+ num_output: 256
+ bias_term: true
+ pad_h: 2
+ pad_w: 0
+ kernel_h: 5
+ kernel_w: 1
+ stride_h: 1
+ stride_w: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2d_4"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "batch_normalization_1"
+ top: "conv2d_4"
+ convolution_param {
+ num_output: 256
+ bias_term: true
+ pad_h: 1
+ pad_w: 0
+ kernel_h: 3
+ kernel_w: 1
+ stride_h: 1
+ stride_w: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2d_5"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "batch_normalization_1"
+ top: "conv2d_5"
+ convolution_param {
+ num_output: 256
+ 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_2"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv2d_2"
+ 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: "batch_normalization_3"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv2d_3"
+ 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: "batch_normalization_4"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv2d_4"
+ top: "batch_normalization_4"
+ batch_norm_param {
+ moving_average_fraction: 0.99
+ eps: 0.001
+ }
+}
+layer {
+ name: "batch_normalization_4_scale"
+ type: "Scale"
+ bottom: "batch_normalization_4"
+ top: "batch_normalization_4"
+ scale_param {
+ bias_term: true
+ }
+}
+layer {
+ name: "batch_normalization_5"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv2d_5"
+ top: "batch_normalization_5"
+ batch_norm_param {
+ moving_average_fraction: 0.99
+ eps: 0.001
+ }
+}
+layer {
+ name: "batch_normalization_5_scale"
+ type: "Scale"
+ bottom: "batch_normalization_5"
+ top: "batch_normalization_5"
+ scale_param {
+ bias_term: true
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_2"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "batch_normalization_2"
+ top: "batch_normalization_2"
+}
+layer {
+ name: "activation_3"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "batch_normalization_3"
+ top: "batch_normalization_3"
+}
+layer {
+ name: "activation_4"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "batch_normalization_4"
+ top: "batch_normalization_4"
+}
+layer {
+ name: "activation_5"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "batch_normalization_5"
+ top: "batch_normalization_5"
+}
+layer {
+ name: "concatenate_1"
+ type: "Concat"
+ bottom: "batch_normalization_2"
+ bottom: "batch_normalization_3"
+ bottom: "batch_normalization_4"
+ bottom: "batch_normalization_5"
+ top: "concatenate_1"
+ concat_param {
+ axis: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv_1024_11"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "concatenate_1"
+ 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_6"
+ type: "BatchNorm"
+ bottom: "conv_1024_11"
+ top: "batch_normalization_6"
+ batch_norm_param {
+ moving_average_fraction: 0.99
+ eps: 0.001
+ }
+}
+layer {
+ name: "batch_normalization_6_scale"
+ type: "Scale"
+ bottom: "batch_normalization_6"
+ top: "batch_normalization_6"
+ scale_param {
+ bias_term: true
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_6"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "batch_normalization_6"
+ top: "batch_normalization_6"
+}
+layer {
+ name: "conv_class_11"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "batch_normalization_6"
+ 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"
+}
+
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/Segmentation.caffemodel b/app/src/main/assets/lpr/Segmentation.caffemodel
new file mode 100644
index 0000000..208269d
Binary files /dev/null and b/app/src/main/assets/lpr/Segmentation.caffemodel differ
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/Segmentation.prototxt b/app/src/main/assets/lpr/Segmentation.prototxt
new file mode 100644
index 0000000..45c6829
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/assets/lpr/Segmentation.prototxt
@@ -0,0 +1,114 @@
+input: "data"
+input_dim: 1
+input_dim: 1
+input_dim: 22
+input_dim: 22
+layer {
+ name: "conv2d_12"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "data"
+ top: "conv2d_12"
+ convolution_param {
+ num_output: 16
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
+ stride: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_18"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "conv2d_12"
+ top: "activation_18"
+}
+layer {
+ name: "max_pooling2d_10"
+ type: "Pooling"
+ bottom: "activation_18"
+ top: "max_pooling2d_10"
+ pooling_param {
+ pool: MAX
+ kernel_size: 2
+ stride: 2
+ pad: 0
+ }
+}
+layer {
+ name: "conv2d_13"
+ type: "Convolution"
+ bottom: "max_pooling2d_10"
+ top: "conv2d_13"
+ convolution_param {
+ num_output: 16
+ bias_term: true
+ pad: 0
+ kernel_size: 3
+ stride: 1
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_19"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "conv2d_13"
+ top: "activation_19"
+}
+layer {
+ name: "max_pooling2d_11"
+ type: "Pooling"
+ bottom: "activation_19"
+ top: "max_pooling2d_11"
+ pooling_param {
+ pool: MAX
+ kernel_size: 2
+ stride: 2
+ pad: 0
+ }
+}
+layer {
+ name: "flatten_6"
+ type: "Flatten"
+ bottom: "max_pooling2d_11"
+ top: "flatten_6"
+}
+layer {
+ name: "dense_9"
+ type: "InnerProduct"
+ bottom: "flatten_6"
+ top: "dense_9"
+ inner_product_param {
+ num_output: 256
+ }
+}
+layer {
+ name: "dropout_9"
+ type: "Dropout"
+ bottom: "dense_9"
+ top: "dropout_9"
+ dropout_param {
+ dropout_ratio: 0.5
+ }
+}
+layer {
+ name: "activation_20"
+ type: "ReLU"
+ bottom: "dropout_9"
+ top: "activation_20"
+}
+layer {
+ name: "dense_10"
+ type: "InnerProduct"
+ bottom: "activation_20"
+ top: "dense_10"
+ inner_product_param {
+ num_output: 3
+ }
+}
+
+
+ layer {
+ name: "prob"
+ type: "Softmax"
+ bottom: "dense_10"
+ top: "prob"
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/app/src/main/assets/lpr/cascade.xml b/app/src/main/assets/lpr/cascade.xml
new file mode 100644
index 0000000..3ce94d4
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/assets/lpr/cascade.xml
@@ -0,0 +1,19154 @@
+
+
+
+ BOOST
+ HAAR
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+ 51
+
+ GAB
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+
+
+ 0
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+
+ 20
+
+
+ <_>
+ 8
+ -1.9158077239990234e+000
+
+ <_>
+
+ 0 -1 344 -8.1478752195835114e-002
+
+
+ 6.2639594078063965e-001 -8.1564724445343018e-001
+
+
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+ 43 5 2 3 -1.
+
+ <_>
+ 43 6 2 1 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 43 5 4 4 -1.
+
+ <_>
+ 43 5 4 2 2.
+
+
+ 1
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 43 5 8 8 -1.
+
+ <_>
+ 47 5 4 8 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 43 7 3 3 -1.
+
+ <_>
+ 44 8 1 3 3.
+
+
+ 1
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 43 9 8 2 -1.
+
+ <_>
+ 45 9 4 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 43 10 8 3 -1.
+
+ <_>
+ 45 10 4 3 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 43 12 3 1 -1.
+
+ <_>
+ 44 12 1 1 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 44 2 1 10 -1.
+
+ <_>
+ 44 7 1 5 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 44 2 4 4 -1.
+
+ <_>
+ 44 2 2 2 2.
+
+ <_>
+ 46 4 2 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 44 2 5 6 -1.
+
+ <_>
+ 44 5 5 3 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 44 4 6 2 -1.
+
+ <_>
+ 46 4 2 2 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 44 7 4 2 -1.
+
+ <_>
+ 45 7 2 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 44 7 4 4 -1.
+
+ <_>
+ 45 7 2 4 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 45 5 4 4 -1.
+
+ <_>
+ 46 5 2 4 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 45 5 4 4 -1.
+
+ <_>
+ 45 5 2 2 2.
+
+ <_>
+ 47 7 2 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 45 6 6 3 -1.
+
+ <_>
+ 47 7 2 1 9.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 45 8 6 1 -1.
+
+ <_>
+ 47 8 2 1 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 0 1 3 -1.
+
+ <_>
+ 46 1 1 1 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 0 2 2 -1.
+
+ <_>
+ 46 1 2 1 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 0 2 4 -1.
+
+ <_>
+ 46 2 2 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 1 3 4 -1.
+
+ <_>
+ 46 2 3 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 3 3 3 -1.
+
+ <_>
+ 47 4 1 1 9.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 5 3 3 -1.
+
+ <_>
+ 47 6 1 1 9.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 5 2 6 -1.
+
+ <_>
+ 46 7 2 2 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 46 6 3 6 -1.
+
+ <_>
+ 47 8 1 2 9.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 0 2 2 -1.
+
+ <_>
+ 47 1 2 1 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 1 1 4 -1.
+
+ <_>
+ 47 2 1 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 2 1 6 -1.
+
+ <_>
+ 47 4 1 2 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 4 1 6 -1.
+
+ <_>
+ 47 6 1 2 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 4 4 2 -1.
+
+ <_>
+ 49 4 2 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 4 2 6 -1.
+
+ <_>
+ 47 6 2 2 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 8 3 1 -1.
+
+ <_>
+ 48 9 1 1 3.
+
+
+ 1
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 9 1 4 -1.
+
+ <_>
+ 47 11 1 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 47 9 2 4 -1.
+
+ <_>
+ 47 11 2 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 0 3 6 -1.
+
+ <_>
+ 48 3 3 3 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 1 3 2 -1.
+
+ <_>
+ 49 2 1 2 3.
+
+
+ 1
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 1 3 12 -1.
+
+ <_>
+ 49 1 1 12 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 5 3 7 -1.
+
+ <_>
+ 49 5 1 7 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 5 3 8 -1.
+
+ <_>
+ 49 5 1 8 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 6 3 2 -1.
+
+ <_>
+ 49 7 1 2 3.
+
+
+ 1
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 48 8 3 2 -1.
+
+ <_>
+ 49 9 1 2 3.
+
+
+ 1
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 49 0 2 2 -1.
+
+ <_>
+ 50 0 1 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 49 0 2 8 -1.
+
+ <_>
+ 50 0 1 8 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 49 11 2 2 -1.
+
+ <_>
+ 50 11 1 2 2.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 50 1 1 3 -1.
+
+ <_>
+ 50 2 1 1 3.
+
+
+ 0
+
+ <_>
+
+ <_>
+ 50 4 1 3 -1.
+
+ <_>
+ 50 5 1 1 3.
+
+
+ 0
+
+
+
+
diff --git a/app/src/main/cpp/CMakeLists.txt b/app/src/main/cpp/CMakeLists.txt
index d8d5c7d..de749ba 100644
--- a/app/src/main/cpp/CMakeLists.txt
+++ b/app/src/main/cpp/CMakeLists.txt
@@ -61,6 +61,15 @@ add_library( # Sets the name of the library.
opencv_support.cpp
traffic_light.cpp)
+add_library( # Sets the name of the library.
+ opencv_support
+
+ # Sets the library as a shared library.
+ SHARED
+
+ # Provides a relative path to your source file(s).
+ opencv_support.cpp)
+
add_library( # Sets the name of the library.
qr_code_decode
@@ -97,6 +106,16 @@ add_library( # Sets the name of the library.
opencv_support.cpp
car_license.cpp)
+add_library( # Sets the name of the library.
+ car_license_reco_ocr
+
+ # Sets the library as a shared library.
+ SHARED
+
+ # Provides a relative path to your source file(s).
+ opencv_support.cpp
+ car_license_ocr.cpp)
+
add_library( # Sets the name of the library.
traffic_sign_reco
@@ -128,6 +147,24 @@ add_library( # Sets the name of the library.
# Provides a relative path to your source file(s).
main_car_aes.cpp)
+add_library( # Sets the name of the library.
+ lib_hyper_lpr
+
+ # Sets the library as a shared library.
+ SHARED
+
+ # Provides a relative path to your source file(s).
+ opencv_support.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/CNNRecognizer.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/FastDeskew.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/FineMapping.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/Pipeline.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/PlateDetection.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/PlateSegmentation.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/Recognizer.cpp
+ lib_hyper_lpr/src/SegmentationFreeRecognizer.cpp
+ lib_hyper_lpr/javaWarpper.cpp)
+
# Searches for a specified prebuilt library and stores the path as a
# variable. Because CMake includes system libraries in the search path by
# default, you only need to specify the name of the public NDK library
@@ -163,6 +200,15 @@ target_link_libraries( # Specifies the target library.
${OpenCV_LIBS}
${log-lib})
+target_link_libraries( # Specifies the target library.
+ opencv_support
+
+ ${OpenCV_LIBS}
+ ${jnigraphics-lib}
+ # Links the target library to the log library
+ # included in the NDK.
+ ${log-lib})
+
target_link_libraries( # Specifies the target library.
traffic_light
@@ -199,6 +245,15 @@ target_link_libraries( # Specifies the target library.
# included in the NDK.
${log-lib})
+target_link_libraries( # Specifies the target library.
+ car_license_reco_ocr
+
+ ${OpenCV_LIBS}
+ ${jnigraphics-lib}
+ # Links the target library to the log library
+ # included in the NDK.
+ ${log-lib})
+
target_link_libraries( # Specifies the target library.
traffic_sign_reco
@@ -223,3 +278,12 @@ target_link_libraries( # Specifies the target library.
# Links the target library to the log library
# included in the NDK.
${log-lib})
+
+target_link_libraries( # Specifies the target library.
+ lib_hyper_lpr
+
+ # Links the target library to the log library
+ # included in the NDK.
+ ${OpenCV_LIBS}
+ ${jnigraphics-lib}
+ ${log-lib})
diff --git a/app/src/main/cpp/car_license.cpp b/app/src/main/cpp/car_license.cpp
index b42b27a..b32cfa9 100644
--- a/app/src/main/cpp/car_license.cpp
+++ b/app/src/main/cpp/car_license.cpp
@@ -3,11 +3,14 @@
// Copyright (c) 2022 UnknownNetworkService. All rights reserved.
//
+//基于模板匹配的车牌识别
+
#include "car_license.h"
#include "debug_logger.h"
namespace uns
{
+ //统计有效像素点个数
int CarLicense::PixCount(cv::Mat image)
{
int count = 0;
@@ -23,6 +26,7 @@ namespace uns
return -1;
}
+ //获取车牌区域
bool CarLicense::Get_License_ROI(cv::Mat src, Car::License& License_ROI)
{
cv::Mat gray;
@@ -61,6 +65,7 @@ namespace uns
return true;
}
+ //读取存储的模板图片
bool CarLicense::Read_Data(std::string filename, std::vector& dataset)
{
dataset.clear();
@@ -69,7 +74,6 @@ namespace uns
std::string this_file = filename;
this_file.push_back(chr_str[i]);
this_file += ".jpg";
- LOGW("Reading: %s", this_file.c_str());
cv::Mat image = cv::imread(this_file);
if(image.empty())
return false;
@@ -79,6 +83,7 @@ namespace uns
return true;
}
+ //获取字符区域
bool CarLicense::Get_Character_ROI(Car::License& License_ROI, std::vector& Character_ROI)
{
cv::Mat gray;
@@ -120,6 +125,7 @@ namespace uns
return true;
}
+ //进行模板匹配，识别
bool CarLicense::License_Recognition(std::vector& Character_ROI, std::vector& result_index)
{
std::vector dataset;
@@ -132,7 +138,9 @@ namespace uns
cv::Mat roi_thresh;
int minCount = 1000000;
cvtColor(Character_ROI[i].mat, roi_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
- threshold(roi_gray, roi_thresh, 50, 255, cv::THRESH_BINARY);
+// cv::imwrite("/sdcard/MainCar/gray_"+std::to_string(i)+".jpg",roi_gray);
+ threshold(roi_gray, roi_thresh, 100, 255, cv::THRESH_BINARY);
+// cv::imwrite("/sdcard/MainCar/thresh_"+std::to_string(i)+".jpg",roi_thresh);
for (int j = 0; j < dataset.size(); j++)
{
cv::Mat dst;
@@ -140,7 +148,7 @@ namespace uns
cv::Mat temp_thresh;
cvtColor(dataset[j], temp_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
threshold(temp_gray, temp_thresh, 50, 255, cv::THRESH_BINARY);
- absdiff(roi_thresh, temp_thresh, dst); //计算两张图片的像素差，以此判断两张图片是否相同
+ absdiff(roi_thresh, temp_thresh, dst); //计算两张图片的像素差，以此判断两张图片是否相同
int count = PixCount(dst);
if (count < minCount)
{
@@ -153,6 +161,7 @@ namespace uns
return true;
}
+ //识别车牌，步骤：识别车牌区域->获取文字区域->模板匹配识别文字
std::string CarLicense::RecognizeCarLicense(cv::Mat img)
{
std::string result;
@@ -165,10 +174,6 @@ namespace uns
if (Get_Character_ROI(License_ROI, Character_ROI))
{
LOGI("Char_ROI OK, Size: %d", Character_ROI.size());
- for(int i=0;i result_index;
if (License_Recognition(Character_ROI, result_index))
{
@@ -188,12 +193,14 @@ namespace uns
return result;
}
+ //设置外部存储路径
void CarLicense::SetExternalImagePath(std::string path)
{
external_image_path = path;
}
};
+//自检函数到导出
extern "C" JNIEXPORT
jstring JNICALL Java_com_uns_maincar_cpp_1interface_EnvTest_CarLicenseTest(JNIEnv *env, jclass _this)
{
@@ -201,6 +208,7 @@ jstring JNICALL Java_com_uns_maincar_cpp_1interface_EnvTest_CarLicenseTest(JNIEn
return env->NewStringUTF(version.c_str());
}
+//识别函数导出
extern "C" JNIEXPORT
jstring JNICALL Java_com_uns_maincar_cpp_1interface_CarLicense_RecognizeLicense(JNIEnv *env, jclass _this, jobject image, jstring external_path)
{
diff --git a/app/src/main/cpp/car_license.h b/app/src/main/cpp/car_license.h
index d8c5918..ddf3f52 100644
--- a/app/src/main/cpp/car_license.h
+++ b/app/src/main/cpp/car_license.h
@@ -8,6 +8,8 @@
#define CAR_LICENSE_RECO_VERSION "1.0.0"
+//基于模板匹配的车牌识别
+
#include
#include
#include "public_types.h"
diff --git a/app/src/main/cpp/car_license_ocr.cpp b/app/src/main/cpp/car_license_ocr.cpp
new file mode 100644
index 0000000..e9aaa9b
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/cpp/car_license_ocr.cpp
@@ -0,0 +1,135 @@
+//
+// Created by UnknownObject on 2022/11/12.
+// Copyright (c) 2022 UnknownNetworkService. All rights reserved.
+//
+
+//基于OCR的车牌识别
+
+#include "car_license_ocr.h"
+
+//切除图片上1/3（可能包含日光灯灯高亮度区域）
+cv::Mat uns::CarID_OCR::CutImageHead(const cv::Mat &img)
+{
+ cv::Rect rect(0, 100, img.size().width, img.size().height - 100);
+ return img(rect);
+}
+
+//切除图片边缘（除去由于轮廓外接矩形造成的额外无效内容）
+cv::Rect uns::CarID_OCR::CutRectEdges(const cv::Rect &rect)
+{
+ if (rect.size().area() <= 100)
+ return rect;
+ return cv::Rect(rect.tl().x + 10, rect.tl().y + 10, rect.size().width - 20,
+ rect.size().height - 10);
+}
+
+//获取图片中面积最大的轮廓的外接矩形
+cv::Rect uns::CarID_OCR::GetMaxRect(const cv::Mat &img)
+{
+ cv::Rect max_rect;
+ double max_rect_size = 0;
+ std::vector hierarchy;
+ std::vector> contours;
+ cv::findContours(img, contours, hierarchy, cv::RETR_CCOMP, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); //轮廓查找
+ for (auto &contour: contours) //检测所找到的轮廓
+ {
+ double area = cv::contourArea(cv::Mat(contour));
+ if (area > (img.size().area() / 2.0))
+ continue;
+ if (area > max_rect_size)
+ {
+ max_rect_size = area;
+ max_rect = CutRectEdges(cv::boundingRect(contour));
+ }
+ }
+ return max_rect;
+}
+
+//根据亮度获取TFT显示器的显示屏区域
+cv::Mat uns::CarID_OCR::GetScreenArea(const cv::Mat &img)
+{
+ cv::Mat hsv;
+ if (img.empty())
+ return hsv;
+ cv::cvtColor(img, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);
+ cv::Mat chn_v(hsv.size(), CV_8UC1);
+ for (int r = 0; r < hsv.rows; r++)
+ {
+ for (int c = 0; c < hsv.cols; c++)
+ {
+ uchar v = hsv.at(r, c)[2];
+ chn_v.at(r, c) = (v >= 240 ? 0 : 255);
+ }
+ }
+ cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(11, 11));
+ cv::morphologyEx(chn_v, chn_v, cv::MORPH_CLOSE, kernel);
+ cv::Rect max_validate_rect = GetMaxRect(chn_v);
+ if (max_validate_rect.size().area() == 0)
+ return {};
+ else
+ {
+ try
+ {
+ return img(max_validate_rect);
+ }
+ catch (...)
+ {
+ return {};
+ }
+ }
+}
+
+//色彩处理（灰度 + 二值化）
+cv::Mat uns::CarID_OCR::ColorImprove(const cv::Mat &img)
+{
+ cv::Mat gray;
+ if (img.empty())
+ return gray;
+ cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
+ cv::threshold(gray, gray, 185, 255, cv::THRESH_BINARY);
+ return gray;
+
+}
+
+//整合后的图片处理类
+cv::Mat uns::CarID_OCR::ProcessImage(const cv::Mat &img)
+{
+ cv::Mat cih, gsa, ci;
+ cih = CutImageHead(img);
+ if (!cih.empty())
+ cv::imwrite("/sdcard/MainCar/cih.jpg", cih);
+ LOGI("CIH Validate");
+ gsa = GetScreenArea(cih);
+ if (!gsa.empty())
+ cv::imwrite("/sdcard/MainCar/gsa.jpg", gsa);
+ LOGI("GSA Validate");
+ ci = ColorImprove(gsa);
+ if (!ci.empty())
+ cv::imwrite("/sdcard/MainCar/ci.jpg", ci);
+ LOGI("CI Validate");
+ return ci;
+}
+
+//图片处理函数导出
+extern "C" JNIEXPORT
+jobject JNICALL
+Java_com_uns_maincar_cpp_1interface_CarLicense_RecognizeLicenseOCR(JNIEnv *env, jclass _this,
+ jobject image)
+{
+ cv::Mat source;
+ if (!BitmapToMat(env, image, source))
+ return nullptr;
+ else
+ {
+ uns::CarID_OCR car_license;
+ cv::Mat img = car_license.ProcessImage(source);
+ if (img.empty())
+ {
+ LOGI("Image Is Empty");
+ return nullptr;
+ }
+ jobject bmp = GenerateBitmap(env, img.cols, img.rows);
+ MatToBitmap(env, img, bmp);
+ return bmp;
+ }
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/app/src/main/cpp/car_license_ocr.h b/app/src/main/cpp/car_license_ocr.h
new file mode 100644
index 0000000..ebd53ce
--- /dev/null
+++ b/app/src/main/cpp/car_license_ocr.h
@@ -0,0 +1,38 @@
+//
+// Created by UnknownObject on 2022/11/12.
+// Copyright (c) 2022 UnknownNetworkService. All rights reserved.
+//
+
+#ifndef MAINCAR_CAR_LICENSE_OCR_H
+#define MAINCAR_CAR_LICENSE_OCR_H
+
+//基于OCR的车牌识别
+
+#include
+#include "debug_logger.h"
+#include "opencv_support.h"
+#include
+#include
+#include
+
+namespace uns
+{
+ class CarID_OCR
+ {
+ private:
+ cv::Mat CutImageHead(const cv::Mat &img);
+
+ cv::Rect CutRectEdges(const cv::Rect &rect);
+
+ cv::Rect GetMaxRect(const cv::Mat &img);
+
+ cv::Mat GetScreenArea(const cv::Mat &img);
+
+ cv::Mat ColorImprove(const cv::Mat &img);
+
+ public:
+ cv::Mat ProcessImage(const cv::Mat &img);
+ };
+};
+
+#endif //MAINCAR_CAR_LICENSE_OCR_H
diff --git a/app/src/main/cpp/color_reco.cpp b/app/src/main/cpp/color_reco.cpp
index 86e6fad..9376157 100644
--- a/app/src/main/cpp/color_reco.cpp
+++ b/app/src/main/cpp/color_reco.cpp
@@ -3,15 +3,19 @@
// Copyright (c) 2022 UnknownNetworkService. All rights reserved.
//
+//颜色识别
+
#include "color_reco.h"
namespace uns
{
+ //“远大于”函数
bool ColorReco::MuchLarger(int a, int b, double rate)
{
return (a >= (b * rate));
}
+ //识别颜色，逐像素便利并统计出现次数最多的颜色作为最终结果
std::string ColorReco::RecoColor(const cv::Mat& img)
{
int max_count = 0;
@@ -44,7 +48,7 @@ namespace uns
}
for (auto& ele : counter)
{
- if ((ele.first == std_color_white) || (ele.first == std_color_yellow))
+ if ((ele.first == std_color_white)/* || (ele.first == std_color_yellow)*/)
continue;
if (ele.second > max_count)
{
diff --git a/app/src/main/cpp/color_reco.h b/app/src/main/cpp/color_reco.h
index 2541c9f..86c149e 100644
--- a/app/src/main/cpp/color_reco.h
+++ b/app/src/main/cpp/color_reco.h
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#ifndef MAINCAR_COLOR_RECO_H
#define MAINCAR_COLOR_RECO_H
+//颜色识别
+
#define COLOR_RECO_VERSION "1.0.0"
#include