Python深度学习车牌识别系统毕业设计（含源码），推荐使用PyQt5和OpenCV

简介：
本项目为基于Python的深度学习车牌识别系统毕业设计，结合了PyQt5界面开发与OpenCV图像处理技术。提供完整源码支持，适用于学术研究及实践应用。 车牌识别是一项经典的机器视觉任务，通过图像处理技术来检测、定位并识别车牌上的字符，从而实现计算机对车牌的智能管理功能。如今，在小区停车场、高速公路出入口、监控场所及自动收费站等地方都能看到车牌识别系统的应用，这项技术已经逐步成熟。尽管该技术已广泛使用，但在精度和速度方面仍有改进空间。自行开发一个车牌识别系统有助于学习并理解图像处理领域的先进技术。 车牌识别的算法经历了多次迭代升级，在检测效率与准确率上有所提升。最初采用LBP和Haar特征进行车牌检测，后来转向利用深度学习的方法如SSD、YOLO等技术来提高性能。在字符识别方面也从简单的匹配方法进化到使用深度神经网络，经过不断的测试验证后，其效果及适用性得到了显著改善，并支持了更多模型。 网上有很多关于车牌识别的程序代码示例，大多数都是基于深度学习的目标检测算法来实现单张图片中的车牌识别功能。然而很少有开发者将其开发成一个完整的展示软件，即便有的也只是提供了一个相对简单的界面设计。因此博主在此分享了一款经过优化的设计方案。