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使用Python-OpenCV进行图像处理,包括车牌识别、区域划分、车牌提取以及图片保存。

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简介:
无需赘言,首先展示效果图:该工具能够精确地将车牌上的每一个字母和数字完美地分隔开,并将其保存至您指定的位置。关于车牌区域的划分,请参阅我先前撰写的博客文章“Python-OpenCV图像处理之基于HSV、面积、角度的车牌定位”,其中提供了更为详细的讲解。在获得车牌区域后,我们需要将其提取出来,由于图像本质上是矩阵结构,因此可以通过 `license_image = new_img[round( c ):round(d), round(a):round(b)]` 的方式进行提取。然而,务必注意 `rect[2]` 对应的角度值,若未正确设置,可能导致提取到的车牌为竖向而非横向。随后,需要对提取到的车牌区域进行放大以及二值化处理;二值化的参数调整应根据车牌识别的具体情况进行优化。

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客服
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  • Python-OpenCV(2)
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    本教程详细讲解了使用Python和OpenCV进行图像处理的技术,包括车牌识别、区域划分以及如何从原始图片中精准地提取车牌信息并单独保存。适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习。 直接展示效果:将车牌上的每个字母和数字精确分割,并保存在指定区域。关于如何划分车牌区域,请参考我另一篇博客中的详细讲解(该博客专注于基于HSV、面积及角度的车牌定位)。获取到所需车牌后,可以通过提取此区域的方式进行处理;由于照片本质上是矩阵形式的数据,因此可以使用license_image = new_img[round(c):round(d), round(a):round(b)]这样的方法来裁剪出车牌。不过需要注意rect[2]中的旋转角度信息,以避免出现竖向而非横向的图像。接下来要对车牌进行放大处理,并将其转化为二值化形式;在调整二值化的参数时,请根据实际识别情况灵活设置。
  • 使PythonOpenCV
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    本项目利用Python编程语言及OpenCV库开发,专注于从复杂背景中精准提取并解析车辆牌照信息的技术研究与应用实践。 使用Python3与OpenCV3进行中国车牌识别的项目包括了算法实现及简单的客户端界面展示。该项目仅包含两个文件:`surface.py` 用于编写用户交互界面代码;而 `predict.py` 则包含了核心的车牌识别算法。 运行环境要求为 Python 3.4.4、OpenCV 3.4 和 NumPy 1.14,同时还需要安装 PIL(Pillow)库。在下载源码并完成所需依赖项安装后,直接执行 `surface.py` 即可启动程序。 车牌识别算法主要分为两个步骤:首先通过图像边缘检测和颜色分析来定位车牌;然后对识别出的字符进行进一步处理以实现完整的信息提取。具体的代码细节与测试过程在 predict 方法内有详细注释说明,请参阅源码获取更多技术细节信息。
  • Python-OpenCV
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    本项目采用Python结合OpenCV库实现车牌自动识别系统,通过图像处理技术精准提取并识别车牌号码,为智能交通与安全监控提供技术支持。 这是我用Python2.7编写的一个基于OpenCV的车牌识别程序。目前该系统的识别率还有待提高。在车牌定位方面,我使用了形态学变换方法;分割部分则是我自己设计的一种算法;对于字符识别,则采用了kNN(K近邻)算法,并且代码中包含了详细的注释以方便理解和修改。
  • _LV2016_OCR_labview应_labview_系统
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    本项目为LV2016环境下的车牌识别系统开发,采用OCR技术与LabVIEW进行图像处理,实现高效精准的车牌自动识别。 102)文件中附车牌图片及识别结果。 3)使用2016版本的LabVIEW。
  • 使PythonOpenCV号码
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库,开发了一套高效的车牌号码识别系统,旨在实现对各类复杂场景中车辆牌照的精准捕捉与字符识别。 本段落主要介绍了如何使用Python结合OpenCV来实现车牌号码识别,并提供了详细的示例代码。这些内容对于有兴趣深入研究这一领域的读者来说具有很高的参考价值。
  • 使PythonOpenCV号码
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库开发实现了一套高效的车牌号码自动识别系统,旨在准确、快速地从图像或视频中检测并提取车牌信息。 基于Python和OpenCV的车牌号码识别方法如下: 在电子警察、公路卡口、停车场、商业管理以及汽车维修服务等领域,车牌识别技术已经形成了一定的市场规模,并且取得了一定的应用效果。一个典型的车辆牌照识别系统通常包含四个主要部分:获取车辆图像、定位车牌位置、分割字符和识别字符。 1. 车牌定位的主要任务是从获得的车辆图片中找到汽车牌照的位置,并将车牌从该区域准确地分离出来。这里采用的方法是利用车牌的颜色(如黄色、蓝色或绿色)进行定位。 定义一个函数`color_position(img, output_path)`来实现这一过程,其中参数包括输入图像和输出路径。
  • OpenCV
    优质
    本项目运用开源计算机视觉库OpenCV实现对图像和视频中的车辆牌照自动检测与识别,旨在提供高效、准确的车牌号码读取解决方案。 针对车牌检测中的三个关键环节进行了改进与优化:利用数学形态学结合Canny算子实现精确的车牌定位;在传统扫描字符算法基础上加入边界限定以提高字符分割准确性;采用高效的KNN算法进行字符识别,提升识别效率。最终,在OpenCV平台上实现了完整的车牌识别系统。
  • matlab_getword__字符切割_字符割_
    优质
    本项目利用MATLAB开发,专注于车牌识别技术中的关键步骤——图像字符分割。通过先进的图像处理算法实现精准的车牌字符切割,为后续字符识别提供高质量的数据输入。 数字图像处理在车牌识别系统中的应用包括字符分割的切割字符读取函数以及字符识别模板库。