Advertisement

车牌识别与机器视觉（使用opencv-python）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用OpenCV库进行Python编程，旨在实现高效的车辆车牌自动识别系统。结合机器视觉技术，能够准确、快速地检测并解析图像中的车牌信息，适用于交通管理、智能停车等多种场景应用。 用于车牌检测和识别的系统包括三个ONNX模型：一个负责车牌识别、另一个进行车牌检测，还有一个专门针对各种货车特征进行识别。给定车辆图片后，该系统能够准确地识别出车牌号码及颜色信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 车牌识别与机器视觉（使用opencv-python）
    优质
    本项目采用OpenCV库进行Python编程，旨在实现高效的车辆车牌自动识别系统。结合机器视觉技术，能够准确、快速地检测并解析图像中的车牌信息，适用于交通管理、智能停车等多种场景应用。 用于车牌检测和识别的系统包括三个ONNX模型：一个负责车牌识别、另一个进行车牌检测，还有一个专门针对各种货车特征进行识别。给定车辆图片后，该系统能够准确地识别出车牌号码及颜色信息。
     
  • 车牌识别2.zip_Halcon_机器视觉_车牌检测
    优质
    本项目利用Halcon软件实现车牌识别功能，通过先进的机器视觉技术进行精准的车牌检测与识别。适用于交通管理、停车场等领域自动化需求。 使用Halcon进行机器视觉技术的应用可以实现对车牌的识别。
     
  • 使用Python OpenCV实现车牌识别
    优质
    本项目利用Python和OpenCV库开发车牌识别系统，结合图像处理技术自动检测并提取车牌信息。 这包括可以自行配置环境，并利用OpenCV和百度的API进行简单的车牌识别系统。该系统能够有效搜索并识别特定车牌号，涵盖对比、认证及数据库查询功能。此外，它还支持通过文件图片或网络地址获取的图像进行车牌识别，以及摄像头实时截图中的车牌检测与识别，且能自适应调整窗口大小以优化拍照效果。使用hyperlpr技术可以进一步提高车牌识别精度和效率。
     
  • 使用Python和OpenCV进行车牌号码识别
    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。
     
  • 使用Python和OpenCV进行车牌号码识别
    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。
     
  • Python与OpenCV的车牌识别系统
    优质
    本项目构建于Python与OpenCV框架之上，旨在实现高效、准确的车辆牌照自动识别。结合图像处理技术，有效提取并解析各类复杂环境下的车牌信息，为智能交通和安全监控提供强有力的技术支持。 该作品为大学生课程设计项目，包含详细注释的代码可以直接下载并运行。所需包已列出，只需下载即可使用。代码内有详细的解释，并附带了车牌字符训练集，可以自行进行训练。
     
  • 车牌识别：OpenCV与Tesseract OCR结合使用
    优质
    本项目采用OpenCV进行图像处理和车辆牌照定位，配合Tesseract OCR技术实现高效准确的文字识别，旨在提供一套完整的车牌识别解决方案。 车牌识别代码使用OpenCV实现对车牌的定位，并利用Tesseract-OCR进行字符识别。
     
  • 车牌识别：使用Python和OpenCV处理汽车图像
    优质
    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。
     
  • 利用Python-OpenCV进行车牌识别
    优质
    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。
     
  • Python OpenCV车牌识别代码
    优质
    本项目提供了一套基于Python和OpenCV库实现的车牌识别系统源代码。通过图像处理技术自动检测与识别车辆牌照信息，适用于交通监控、自动驾驶等领域研究。 Python OpenCV 车牌识别代码实现报告 一、实现算法 1. 图像预处理：通过灰度化、去噪、二值化等方法对车牌图像进行预处理，提高识别准确率。 2. 车牌定位：采用边缘检测、轮廓识别等技术定位车牌区域，提取车牌位置。 3. 字符分割：将定位到的车牌区域进行字符分割，识别出每个字符。 4. 字符识别：利用深度学习和机器学习等方法对分割后的字符进行识别，输出完整的车牌号码。 二、关键技术难点及结论 1. 图像预处理：在图像预处理阶段，选择合适的阈值以及有效的去噪技术至关重要。实验表明使用自适应阈值（adaptiveThreshold）与高斯滤波相结合的方法能获得较好的效果。 2. 车牌定位：车牌区域的精确定位直接影响到后续识别步骤的成功率。结合边缘检测和轮廓分析的技术能够有效地找到车牌所在位置。 3. 字符分割：准确地找出字符间的边界是实现有效字符分割的关键。通过对车牌上每个字符形状特征的研究，设计出了一种高效的方法来进行这一过程。 4. 字符识别：这是整个系统中最核心的部分。通过使用深度学习技术训练模型来完成这项任务可以达到很高的准确性。 结论：经过上述关键技术的深入研究与实验验证后，我们成功地开发出了基于Python和OpenCV库实现车牌自动识别的应用程序。