Python车牌识别与管理系统的计算机毕业设计（基于深度学习和OpenCV）

简介：
本项目为计算机科学专业毕业生的设计作品，运用深度学习算法及OpenCV库开发了一套高效的Python车牌识别系统，并实现车辆管理功能。 本项目使用Python语言结合PyQt5、TensorFlow及OpenCV库开发了一款车牌识别系统。该系统的功能包括对单张图片、批量图片以及视频或实时摄像头画面中的车牌进行检测与识别，并将结果可视化显示在界面上，同时提供历史记录查看和回看的功能。 （一）选择单张/批量车牌识别 进入软件界面后，用户可以通过点击“图片选择”按钮来选取一张或多张图像文件。系统会自动对选定的图片执行车牌识别操作并展示其检测到的结果；此外，在表格中还可以通过序号查看之前的识别记录。若需处理多个图片，则只需从本地挑选一个包含多幅照片的目录，随后一键启动程序即可实现批量分析。 （二）视频中的车牌识别 当需要在一个较长的录像片段内查找特定车辆信息时，可以利用本软件提供的“选择视频”功能来加载目标文件。系统将对整个视频进行逐帧解析并记录下所有被发现的车牌号码，在界面上实时更新其统计情况及详细数据。 （三）摄像头画面中的识别 除了上述静态图像和动态影像外，该应用程序还能与外部摄像装置相连接以便于开展现场监控作业。一旦接通了网络相机或其他视频源输入设备，则用户能够直接在软件内观察到即时捕捉的画面，并且同样可以获取其中所有车辆牌照的准确信息。 以上是系统的主要功能概述及其实现效果展示说明，旨在帮助用户更好地理解和操作此车牌识别工具。