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基于Halcon的C#车牌识别系统源码及项目说明(识别率达90%).zip

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简介:
本资源提供了一个基于Halcon库与C#开发的语言环境下实现的高精度车牌识别系统的源代码和详细文档,该系统能够达到90%以上的识别率。适合于科研学习和技术开发使用。包含安装指导及运行说明。 C#开发基于Halcon机器视觉的车牌识别系统源码及项目说明(识别率高达90%).zip C#开发基于机器视觉的车牌识别系统源码及项目说明(识别率...)

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客服
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  • HalconC#90%).zip
    优质
    本资源提供了一个基于Halcon库与C#开发的语言环境下实现的高精度车牌识别系统的源代码和详细文档,该系统能够达到90%以上的识别率。适合于科研学习和技术开发使用。包含安装指导及运行说明。 C#开发基于Halcon机器视觉的车牌识别系统源码及项目说明(识别率高达90%).zip C#开发基于机器视觉的车牌识别系统源码及项目说明(识别率...)
  • QT、C++、MySQL和OpenCV场管理.zip
    优质
    本资源提供一个使用QT、C++编程语言结合MySQL数据库与OpenCV库实现的车牌识别停车场管理系统完整源代码及相关文档,便于学习研究。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目,可供学习参考。如果将其作为“参考资料”,并希望实现其他功能,则需要能够看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。此资源基于QT+C+++MySQl+OpenCV技术构建的车牌识别停车场管理系统源码及项目说明.zip。
  • Halcon
    优质
    Halcon车牌识别系统是一款高性能计算机视觉软件工具包中的应用程序,专门用于准确、快速地捕捉并解析车辆牌照信息。 在Halcon应用开发实例中,将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并使用OCR分类器对分块后的区域进行识别,以识别出车牌中的数字与字母。
  • Halcon
    优质
    Halcon车牌识别系统是一款基于先进计算机视觉技术开发的专业软件工具,广泛应用于交通管理和安防监控领域,能够高效、准确地捕捉并解析各类复杂环境下的车牌信息。 利用Halcon进行车牌识别的资源包括代码和图片,需要安装Halcon软件才能使用这些资源。
  • Halcon
    优质
    Halcon车牌识别系统是一款基于先进计算机视觉技术开发的专业软件工具,能够高效准确地从各种复杂环境中自动检测并识别车辆牌照信息。 Halcon车牌识别示例包含4张车牌图片,供初学者参考。使用read_image函数读取图像后,通过rgb1_to_gray转换为灰度图,再利用threshold进行阈值处理。
  • QT与C++开发场管理.zip
    优质
    本资源包含使用QT和C++编写的车牌识别停车场管理系统完整源代码及文档。系统支持车辆进出记录、自动计费等功能,适用于研究与实践。 【项目介绍】 本停车场管理系统基于QT5.12.1与C++开发实现车牌识别功能,并包含详细源码及文档资料。 ### 实现的功能: - 用户登录、注册。 - 账户信息管理(增删改查)。 - 停车场车辆进出记录查询。 - 车辆入库和出库操作,支持通过摄像头实时获取的车牌号码进行验证匹配。 - 微信小程序调用PHP数据库后端实现车位预定系统及实时剩余车位可视化展示功能。 ### 技术优化: 对过时的EasyPR风格进行了调整以适应Qt5.12.1版本和C++11标准。前端采用多线程技术进行数据库初始化,并通过循环检测更新饼图来显示停车场使用情况,从而提升用户体验。 针对Linux后端环境,本项目也做了相应的优化工作,主要集中在减少MySQL数据库与QT多次调用TCP的开销。 ### 环境配置: - 客户端:Qt5.12.1、C++11、MySql 8.0.27及OpenCV 3.2.0。 - 微信小程序前端开发工具版本为最新版,后端运行环境包括CentOS Linux操作系统和Nginx Web服务器软件搭配PHP语言处理逻辑。 ### 文件结构说明: 项目文件夹中包含但不限于以下内容:源代码、数据库脚本、微信小程序客户端与服务端相关资源等。 ``` - .pro: QT项目的配置文件 - images: 用于QT界面显示的图片集合 - 论文部分: 开发文档及参考书籍论文,符合学校毕业设计要求的标准版本(含完整的数据库文件) ``` ### 注意事项: 确保按照提供的环境说明进行软件安装与设置。本资源包内的所有代码和配置经过严格测试验证无误后提供给用户使用。 此项目适合计算机科学、信息安全等专业的学生或教师作为课程作业,或是企业员工用于日常开发工作参考学习之用;同时也可以作为毕业设计课题或者初期项目的演示模型。 对于具有一定编程基础的人士来说,在现有基础上进行改进创新以实现更多功能是完全可行的。
  • C#
    优质
    本项目为C#编程语言实现的车牌识别系统源代码,包含图像处理与机器学习技术,适用于车辆管理、安全监控等领域。 车牌定位:确定车牌在原始图片中的位置。 倾斜校正:对需要识别的数字进行角度调整以确保其垂直或水平排列。 车牌滤波:去除(将像素值置零)车牌图像边缘不需要的信息。 分割处理:裁剪掉车牌图像信息的边界部分,以便更好地聚焦于核心内容。 去噪处理:移除干扰字符和背景噪声,提高识别精度。 通过以上步骤实现对图片中的车牌进行有效识别。
  • OpenCVKNN(C++)
    优质
    本项目采用C++编程语言和OpenCV库,实现基于K近邻(K-Nearest Neighbor)算法的车牌识别系统,提供完整代码供学习参考。 源码部分包含了整个项目文件的所有代码、模型文件、测试用例以及详细的代码注释和流程说明,非常适合初学者研究学习。这部分内容深入讲解了KNN算法与OpenCV在车牌识别中的应用原理,并有助于理解常用OpenCV函数的使用方法及其特点。通过这些材料的学习,可以提高对OpenCV应用场景的认识。 此外,在经过这样的代码实践后,还能增强对C++类设计的理解和编程能力。希望各位同学能够加油努力,不断进步。“我欲乘风起,代码卷浪生”,用实际行动向世界问好。
  • Yolov5检测与(支持12种中文和双层).zip
    优质
    本资源提供基于Yolov5的车牌检测与识别系统源码及详细文档,适用于包括新能源在内的12种标准中文车牌以及特殊设计的双层车牌。 基于yolov5的车牌检测识别源码+项目说明(支持12种中文车牌及双层车牌识别).zip 环境要求: - Python >=3.6 - Pytorch >=1.7 图片测试示例: 运行命令:`python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec_color.pth --image_path imgs --output result` 将测试文件放入imgs文件夹,结果保存在result文件夹中。 视频测试示例: 使用2.mp4作为输入视频 运行命令:`python detect_plate.py --detect_model weights/plate_detect.pt --rec_model weights/plate_rec.pth --video 2.mp4` 输出视频为 result.mp4 支持的车牌类型包括: 1. 单行蓝牌 2. 单行黄牌 3. 新能源车牌 4. 白色警用车牌 5. 教练车牌 6. 武警车牌 7. 双层黄牌 8. 双层武警等