1. 기존 Tesseract방식의 문제점 - 번호판의 해상도와 관계없이 글자 일부를 잘못 인식하는 등 정확성이 다소 떨어짐. - 숫자나 문자 이외에 특수문자 또한 인식하여 추출하므로 특수문자가 여럿 섞여 정확도가 더욱 떨어짐. 2. LPR Net 참고 : https://arxiv.org/pdf/1806.10447.pdf - NinV의 자동차 번호판 글자인식 알고리즘 - 다양한 번호판 데이터를 이용한 학습으로 번호판 글자인식에 최적화 - 번호판에서 나올 수 있는 한글만을 가지고 구분하여 정확성 향상 기존에 있는 코드에서 글자인식부분만 tesseract -> LPR Net 으로 바꾸어 진행 출처 : http://happy-car.kr/model/DetailView.asp?ShopNo=30150806&Memb..
wono
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https://github.com/NinV/Korean-License-Plate-Recognition/blob/master/predict.py
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