基于OpenCV与LPR模型的端到端智能车牌识别——深度学习及目标检测算法的应用（附Python及Android工程源码和数据集）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目采用OpenCV与深度学习LPR模型实现端到端的智能车牌识别，包含Python及Android平台的完整代码和训练数据集。本项目基于CCPD数据集和LPR（License Plate Recognition，车牌识别）模型构建了一个全面的车牌识别系统。该系统结合了深度学习和目标检测技术，并实现了从车牌检测到字符识别的端到端解决方案。项目的运行环境包括Python、OpenCV以及Android环境，需要安装的依赖包有tensorflow、opencv和pandas等。项目由三个模块组成：数据预处理、模型训练及APP构建。其中的数据集是从CCPD页面下载获取；在模型训练阶段，我们使用了级联分类器与无分割车牌字符的卷积神经网络模型，并采用HyperLPR提供的经过充分训练的模型，其识别准确率可达95%至97%之间。项目详情请参阅相关博客文章。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于OpenCV与LPR模型的端到端智能车牌识别——深度学习及目标检测算法的应用（附Python及Android工程源码和数据集）

优质

本项目采用OpenCV与深度学习LPR模型实现端到端的智能车牌识别，包含Python及Android平台的完整代码和训练数据集。本项目基于CCPD数据集和LPR（License Plate Recognition，车牌识别）模型构建了一个全面的车牌识别系统。该系统结合了深度学习和目标检测技术，并实现了从车牌检测到字符识别的端到端解决方案。项目的运行环境包括Python、OpenCV以及Android环境，需要安装的依赖包有tensorflow、opencv和pandas等。项目由三个模块组成：数据预处理、模型训练及APP构建。其中的数据集是从CCPD页面下载获取；在模型训练阶段，我们使用了级联分类器与无分割车牌字符的卷积神经网络模型，并采用HyperLPR提供的经过充分训练的模型，其识别准确率可达95%至97%之间。项目详情请参阅相关博客文章。

基于OpenCV和TensorFlow的神经网络智能银行卡号识别系统——深度学习算法的应用（附Python代码及模型源码）+ 数据集

优质

本项目开发了一种利用OpenCV与TensorFlow的神经网络智能识别系统，专门用于精准读取银行卡号码。结合深度学习技术，通过提供的Python代码和训练模型，可有效处理图像中的卡号提取任务，并附有数据集支持进一步研究和优化。该项目基于网络获取的银行卡数据集进行开发，并使用OpenCV库函数对这些数据进行处理，以实现常规银行卡号识别、输出以及批量管理等功能。项目运行环境包括Python、TensorFlow与OpenCV三个主要部分。整个项目由四个模块构成：训练集图片预处理、测试图片预处理、模型的构建和保存过程及最后的模型测试环节。所使用的数据可以从相关网站下载，或者直接从工程文件中的images文件夹中获取。在神经网络架构方面，采用的是全连接神经网络设计，包含一个输入层、两个隐藏层以及一个输出层。整个项目的设计与实现参考了相关的技术博客文章（原文链接已省略）。

基于Python深度学习的车牌检测与识别系统源代码（附带项目说明及模型文件）.zip

优质

本资源提供了一个基于Python和深度学习技术实现的车牌检测与识别系统的完整源代码、项目文档以及训练好的模型。适合用于研究、教学或实际应用开发中，助力快速上手并深入理解相关算法原理和技术细节。基于Python深度学习的车牌检测识别系统源码包含项目说明与模型文件。该系统使用PyTorch框架进行开发，主要功能包括车牌检测、矩形框绘制及4个角点定位等。主程序为detect_rec_img.py，在运行前需确保机器已安装pytorch相关模块。此方案支持多种改进路径：例如将识别部分替换为CRNN网络或传统图像处理技术；亦可采用UNet语义分割模型进行车牌区域的精确定位，随后通过二值化及连通域分析获取矩形框和角点信息。值得注意的是，在整个流程中，准确检测并矫正车牌位置至关重要，否则后续识别阶段将因输入图片倾斜而产生错误。项目代码已经过严格的功能测试与验证，确保稳定运行无误。该资源主要面向计算机相关专业的在校生、教师及企业员工等群体，并适用于作为课程设计、毕业论文或初期项目展示等多种用途。同时鼓励用户根据自身需求对该系统进行二次开发和创新应用，在使用过程中如遇到任何问题或有改进建议，欢迎及时沟通反馈。希望各位能在探索与实践中收获乐趣并激发更多灵感！

基于OpenCV、ImageAI和TensorFlow的智能动漫人物识别系统——深度学习方法（附Python代码与模型源码）+数据集

优质

本项目构建了一个利用OpenCV、ImageAI及TensorFlow的智能动漫人物识别系统，采用深度学习技术，并提供详细的Python代码、预训练模型和相关数据集。该项目利用爬虫技术获取图片，并使用OpenCV库对图像进行处理，识别并切割出人物脸部，形成了一个用于训练的数据集。通过ImageAI进行模型训练，最终实现了动漫人物的识别功能。同时开发了一个线上Web应用，方便用户体验和使用该模型。项目运行环境包括爬虫、模型训练及实际应用运行环境。具体需要安装Python3.6、Selenium3.0.2、TensorFlow以及lmageAl等软件包。该项目包含四个模块：数据准备、数据处理、模型训练与保存，以及模型测试。其中的数据集可以从百度网站通过爬虫获取，或直接从工程文件中的data文件夹中获得；使用OpenCV和预训练的动漫人物脸部识别模型lbpcascade_animeface来裁剪图片中的人脸用于后续的模型训练；每次完成模型训练后会输出一个.h5文件及对应的.json配置文件。

基于简化的Python、VGG和MiniGoogLeNet的43类交通标志智能识别-深度学习算法实践（附带工程源码及数据集）

优质

本项目运用简化版Python结合VGG与MiniGoogLeNet模型，实现对43种交通标志的智能识别，并提供完整代码和数据集用于深度学习研究。本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。我们利用Kaggle上的丰富交通标志数据集，并采用VGG及GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练，通过调整网络架构与参数以提升不同类型交通标志的识别准确率。项目的运行环境包括Python和Anaconda环境。项目包含三个模块：数据预处理、模型构建以及模型训练与保存。所使用的德国交通标志识别基准数据集（GTSRB）包含了50,000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；我们采用了VGG及GoogLeNet简化版深度学习模型进行构建，其中MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，而后者包括了卷积层、激活函数以及批量归一化。此外，通过随机旋转等方法对数据进行了增强，并使用Adam算法作为优化器，在训练过程中随着迭代次数的增加降低学习率，最终发现将学习速率设为0.001时效果最佳。

基于Python和OpenCV的车牌检测与识别

优质

本项目采用Python编程语言结合OpenCV库实现对图像及视频中的汽车车牌进行自动检测与字符识别，旨在提高交通管理效率。算法思想来源于网上资源，首先通过图像边缘检测和车牌颜色定位来识别车牌位置，然后进行字符识别。代码总共有500行左右，在测试过程中发现，车牌定位的参数会受到图像分辨率、色偏以及车距的影响，并且某些车型的识别效果还有待提高。

基于Dlib、PyQt5和TensorFlow的智能口红颜色检测与推荐系统的深度学习应用（附带Python工程源码、训练模型及数据集）

优质

本项目开发了一款结合Dlib、PyQt5和TensorFlow技术的智能口红颜色检测与推荐系统，采用深度学习算法进行肤色分析并提供个性化口红色彩建议。项目包含完整Python代码库、预训练模型及测试数据集。本项目基于Dlib成熟的68点人脸特征技术，并使用Python库face_recognition进行检测，对嘴唇区域的色彩进行转化以寻找相近颜色的口红并输出推荐信息。结合了计算机视觉与颜色匹配技术，为用户提供了一种便捷的方式来选择适合他们嘴唇颜色和个人喜好的口红色号。该项目支持二次开发，可以应用于口红购物推荐。项目运行环境包括Python、TensorFlow、face_recognition库、colorsys模块以及PyQt5和QCandyUi等工具的安装配置。项目的实施分为数据预处理与系统搭建两个主要部分。其中，数据预处理环节涵盖了源数据存储、加工及合并；而系统构建则涉及人脸识别技术的应用、唇部轮廓提取并创建蒙版、嘴唇区域划分、图片颜色抽取以及色号库获取和比较分析等步骤，并最终通过图形化界面展示推荐结果。项目详情可参考相关文档或博客文章。

智能驾驶中的车牌检测与识别（三）——CRNN和LPRNet的车牌识别方法（附数据集及训练代码）.txt

优质

本文深入探讨了在智能驾驶领域中使用CRNN和LPRNet进行车牌识别的方法，并提供了相关数据集和训练代码，助力研究与开发。智能驾驶中的车牌检测与识别系列文章：（一）该系列的第一篇文章介绍了CCPD车牌数据集。（二）第二篇则详细讲解了如何使用YOLOv5进行车牌的精确检测，并提供了相关的训练代码及数据集。（三）第三篇文章中，作者探讨了CRNN和LPRNet两种方法在实现车牌识别中的应用，并分享了相应的训练资料与代码资源。

基于OpenCV和Python的车牌识别系统源码及模型.zip

优质

本资源包含一个使用Python与OpenCV开发的完整车牌识别系统的源代码和训练模型。适合于对车辆自动识别技术感兴趣的开发者和技术爱好者研究学习，帮助快速上手车牌检测和字符识别。基于OpenCV+Python的车牌识别系统源码及模型已通过导师指导并获得98分的成绩，适用于高分期末大作业项目。代码完整且可下载使用。该项目包括完整的车牌识别系统的源代码和训练好的模型，适合用作学习参考或实际应用开发的基础。