Deep learning 有没有办法避免车牌上不需要的文字?

Deep learning 有没有办法避免车牌上不需要的文字?,deep-learning,ocr,object-detection,google-vision,Deep Learning,Ocr,Object Detection,Google Vision,我是车牌识别的新手。我正在使用Goggle的视觉API(OCR)从图像中提取文本。但这会从车牌中提取所有文本。例如,考虑下面的图像 我只需要获取车牌号6TRJ244,但我从车牌中获取所有文本,如california AUF 2012dmv.ca.gov 有谁能指导我如何避免其他文字和提取只许可证号码?请分享任何其他的车牌识别方法,我也可以试试。谢谢你可以用它。许可证编号将采用特定地区的特定格式。 我不知道你们国家的车牌系统,但对于示例中显示的车牌号,它是一个数字,后面是3个字母,然后是3个数字

我是车牌识别的新手。我正在使用Goggle的视觉API(OCR)从图像中提取文本。但这会从车牌中提取所有文本。例如,考虑下面的图像

我只需要获取车牌号6TRJ244,但我从车牌中获取所有文本,如california AUF 2012dmv.ca.gov

有谁能指导我如何避免其他文字和提取只许可证号码?请分享任何其他的车牌识别方法,我也可以试试。谢谢

你可以用它。许可证编号将采用特定地区的特定格式。 我不知道你们国家的车牌系统,但对于示例中显示的车牌号,它是一个数字,后面是3个字母,然后是3个数字

我能想到的最简单的方法是
[0-9][A-Z]{3}[0-9]{3}

也可以有一些其他格式,您可以为每种格式编写正则表达式。车牌上的附加信息不是那种会导致错误检测的信息

为了测试您的正则表达式,您可以使用 我测试了您的示例,结果如下。