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C# WinForms 实现 YOLOv7+CRNN 车牌颜色文字识别的源代码。

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简介：
使用环境为Visual Studio 2019，并依赖.NET Framework 4.7.2。 此外，相关演示内容可查阅博客：blog..net/FL1623863129/article/details/135845876，或通过Bilibili视频BV1i5411y7FK进行观看。

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  • C# WinForm YOLOv7+CRNN 车牌颜色与文字识别源码
    优质
    本项目提供一个基于C# WinForms的车牌识别系统源代码，集成YOLOv7和CRNN模型，实现对车辆牌照的文字及颜色精准识别。 【测试环境】 VS2019,netframework4.7.2 【博客地址】上的相关文章链接已移除。 【视频演示】Bilibili的相关视频链接已移除。
     
  • 基于颜色识别的MATLAB车牌识别（含字符库、文件及源码）.zip
    优质
    该资源提供了一种基于颜色识别技术的MATLAB车牌识别系统，包含完整字符库、相关文件和详细源代码。适合用于学习与研究。 基于彩色识别的MATLAB车牌识别系统包括字符库、文件以及源代码。
     
  • 基于颜色识别的MATLAB车牌识别（含字符库、文件及源码）.zip
    优质
    本资源提供了一套完整的基于MATLAB的颜色识别车牌自动识别系统，包含详细的字符库和完整源代码。适合用于学习和研究。 基于彩色识别的MATLAB车牌识别系统包括字符库、文件及源码。
     
  • 车牌颜色识别：蓝色与绿色
    优质
    本文探讨了如何通过视觉识别技术准确区分蓝色和绿色车牌的方法，详细介绍相关算法及应用实践。 可以识别蓝色和绿色车牌，加载即用。
     
  • 基于YOLOv7-plate与CRNN的车牌号检测识别项目.zip
    优质
    本项目采用YOLOv7-plate模型进行高效精准的车牌定位，并结合CRNN技术实现复杂环境下车牌字符的准确识别，适用于多种应用场景。 基于YOLOv7-plate和CRNN的车牌号检测识别项目包含了利用YOLOv7-plate进行高效准确的车牌位置检测以及使用CRNN模型完成复杂环境下车牌字符序列的精确识别，旨在提供一套完整的解决方案来应对不同的应用场景需求。
     
  • 基于OpenCV的车牌颜色识别
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    本项目利用OpenCV库开发，旨在实现对车辆牌照颜色的自动识别。通过图像处理技术精确提取车牌区域，并运用机器学习算法判断其具体颜色，为智能交通系统提供技术支持。 在demo中实现的是车牌颜色的分类功能，主要任务是区分黄色和蓝色车牌。
     
  • Python实现的多颜色车牌识别(License-Plate-Recognition-master.rar)
    优质
    本项目为一个使用Python开发的车牌识别系统，能够准确地检测并识别多种颜色车辆的车牌信息。通过图像处理技术自动提取车牌区域，并利用OCR技术进行字符识别，适用于不同场景下的车辆管理与监控需求。 使用Python3与OpenCV3开发的中国车牌识别系统包括两个文件：surface.py负责界面展示，predict.py则包含核心算法逻辑。此项目利用图像边缘检测及颜色分析来定位车辆牌照，并进一步通过字符识别技术读取具体信息。 ### 使用指南： - 系统要求：需安装Python 3.4.4、OpenCV 3.4以及numpy1.14和PIL5。 - 安装上述依赖后，直接运行surface.py文件即可启动程序。 在算法实现方面，主要参考了网络上的相关资源。具体而言，在predict方法中实现了车牌的定位与字符识别过程，并添加了许多注释以帮助理解每一步的操作细节。对于关键步骤和复杂逻辑部分，请参阅源代码中的详细说明。 总体来说，这套方案通过结合图像处理技术来精准锁定目标区域并完成后续的文字解析任务。
     
  • Python实现的多颜色车牌识别(License-Plate-Recognition-master.rar)
    优质
    该资源提供了一种基于Python的解决方案，用于自动识别多种类型的车辆牌照。通过图像处理技术，能够有效提取并解析不同颜色和样式下的车牌信息，适用于交通管理和智能驾驶等领域。 使用Python3与OpenCV3进行中国车牌识别的项目包括了算法实现以及一个简单的客户端界面。整个项目仅包含两个文件：`surface.py` 负责展示用户界面，而 `predict.py` 则包含了核心的算法逻辑。 ### 使用方法： 该项目需要在 Python 3.4.4 环境下运行，并且依赖于 OpenCV 3.4、NumPy 1.14 和 PIL（Pillow）库。请先安装这些软件包，然后通过执行 `surface.py` 文件来启动应用。 ### 算法实现： 算法的设计基于网络上的参考资料，首先利用图像边缘检测和车牌颜色定位技术找到车牌的位置，随后进行字符识别操作。具体而言，在 `predict.py` 的 predict 方法中实现了上述功能，并且为了便于理解和调试，代码中添加了大量的注释，请直接查看源码以获取详细说明。 注意：项目中的界面部分使用了 Tkinter 库编写，因此设计相对基础和简洁。
     
  • 基于Yolov7+CRNN的车牌检测与中文车牌识别项目资料包（含源码、数据集及文档）.zip
    优质
    本资料包提供基于Yolov7和CRNN技术实现的车牌检测与中文字符识别解决方案，包含详尽源代码、训练数据集以及项目文档。 基于Yolov7+CRNN的车牌检测与中文车牌识别项目源码及数据集包含完整项目说明，适用于正在完成毕业设计的同学以及需要进行深度学习、计算机视觉图像识别或模式识别方向实战的学习者。该项目同样适合课程设计和期末大作业使用。内容包括：完整的项目源代码、训练好的模型文件以及详细的项目操作指南等资料，可以直接用于毕设提交，并且可以作为学习参考的范例。对于基础较好的同学来说，在此基础上进行适当的修改与拓展后，还可以用来训练其他类型的模型。
     
  • Python利用YOLOv7与CRNN的车牌分割及识别系统（含源码和教程）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python的车牌识别系统，结合了YOLOv7进行物体检测和CRNN实现字符识别的技术方案。包含完整源代码及详细使用说明文档，便于学习与二次开发。 本段落介绍了Python编程的实用技巧及实战应用开发小系统的参考资料，并包含可运行的源码示例。内容涵盖了多种Python框架的功能与模块介绍，以及如何利用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等技术细节。适合初学者入门学习，同时也为有经验的开发者提供了深入了解Jython及其高级特性的指南。