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基于QT、OpenCV和ANN_MLP的简单车牌识别源码

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简介：
本项目提供了一套使用QT作为界面开发工具，结合OpenCV进行图像处理及特征提取，并利用ANN_MLP（多层感知器人工神经网络）进行分类识别的简易车牌识别系统源代码。 使用QT结合OpenCV和ANN_MLP实现简单车牌识别的源码，包括训练数字和字母的相关代码及样本数据。

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  • 基于QT、OpenCV和ANN_MLP的简单车牌识别源码
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    本项目提供了一套使用QT作为界面开发工具，结合OpenCV进行图像处理及特征提取，并利用ANN_MLP（多层感知器人工神经网络）进行分类识别的简易车牌识别系统源代码。 使用QT结合OpenCV和ANN_MLP实现简单车牌识别的源码，包括训练数字和字母的相关代码及样本数据。
     
  • 基于QT、OpenCV和hyperLPR的车牌识别系统源码
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    本项目提供了一个利用QT界面与OpenCV库实现的车牌识别系统源代码，采用HyperLPR算法进行高效准确的车牌检测与字符识别。 基于WIN QT5.12(MinGW)+ OpenCV3.3的hyperLPR车牌识别系统自带OpenCV3.30 MinGW SDK。在生成目录中需要复制opencv330/BIN目录下的DLL文件，并且整个model目录也需要一并复制过去。
     
  • C++、QT和OpenCV的车牌识别
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    本项目结合C++编程语言与QT框架，利用OpenCV计算机视觉库，实现高效准确的图像处理及车牌识别功能。 本资源使用基于C++的QT和Opencv实现车牌识别功能，包括车牌预处理、定位、分割及字符识别等多个步骤。开发环境为Visual Studio 2019与Qt5.12，代码中包含详细的注释以帮助理解各个部分的功能。适合于没有太多经验但希望用C++部署模型的初学者使用；具备QT和OpenCV基础以及一定的C++编程能力的学习者均可轻松上手。该项目在VS2019平台下完成开发工作，欢迎使用者提出宝贵意见进行改进。
     
  • 基于Qt和OpenCV的车牌识别服务端项目
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    本项目为基于Qt框架与OpenCV库开发的服务端应用，专注于实现高效、准确的车牌识别功能，适用于交通管理和智能安防等领域。 基于Qt+OpenCV的车牌识别项目服务器端通过首先对车牌进行提取，然后利用BP神经网络进行识别。然而，当前的识别率不高。
     
  • 车牌识别，基于OpenCV
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    本项目利用OpenCV库实现高效的车牌自动识别系统，结合图像处理技术精准捕捉并解析车牌信息，适用于交通管理与智能驾驶领域。 车牌检测可以使用OpenCV来实现。
     
  • 基于OpenCV的车牌识别
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    本项目采用OpenCV库实现车牌自动识别系统，通过图像处理技术提取车牌位置并进行字符识别，适用于交通管理和安全监控等领域。 车牌识别使用OpenCV的步骤如下：首先打开一幅图片，然后依次进行灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、再二值化处理、倾斜校正、字符分割，接着训练神经网络，最后完成字符识别。 测试图像存储在当前目录下的img文件夹中。测试集、训练集和目标向量均保存于img文件夹内的文本段落件中。
     
  • 基于TensorFlow和OpenCV的CNN车牌识别代码
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    本项目采用TensorFlow与OpenCV实现卷积神经网络(CNN)技术进行车辆牌照自动识别，提供高效准确的车牌检测与字符识别功能。 一位大牛在GitHub上分享了用于CNN车牌识别的源代码，在将其安装到Windows系统的Python环境中运行（Win8系统下使用Python3.6和Opencv3.0）时遇到了各种错误，有些问题在网上也找不到解决方法。经过一番努力最终调试成功，能够进行训练和预测工作。不过在训练过程中发现收敛速度不尽如人意，还需要进一步研究改进。现将成果分享出来供有兴趣的同学参考使用，希望能帮助大家少走一些弯路。
     
  • 基于OpenCV和Tesseract的车牌识别.zip
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    本项目提供了一种使用OpenCV进行图像处理及Tesseract进行文字识别的技术方案，旨在实现高效准确的车牌自动识别功能。 Python结合OpenCV2和Tesseract可以实现图像处理与文字识别的多种功能。通过OpenCV库进行图像预处理，如灰度化、二值化及噪声去除等操作；之后利用Tesseract引擎将图片中的文本内容转换为可编辑的文字格式，从而达到自动化提取信息的目的。
     
  • 基于OpenCV的车牌识别系统源代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的车牌识别系统的完整源代码。通过图像处理和机器学习技术，自动检测并识别车辆牌照信息，适用于交通管理、安全监控等领域研究与应用开发。 源码实现的功能是：从含有车牌的图像中提取车牌，并判断其倾斜程度进行矫正；接着分割出车牌部分，对车牌进行处理后进一步分割字符；最后通过特征识别每个字符并输出最终结果。
     
  • 关于OpenCV的车牌识别源代码
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    本项目提供基于OpenCV库实现的车牌识别源代码，适用于计算机视觉和图像处理领域，帮助开发者快速搭建车牌检测与字符识别系统。 基于OpenCV的车牌识别源码已经过亲测可用，并涵盖了从提取车牌区域、字符分割到最终字符识别整个流程。在提取车牌区域的过程中使用了SVM支持向量机进行识别，而最后的字符识别则通过神经网络来完成。这两种机器学习算法都被应用到了项目中。该代码不仅适用于学习目的，在实际的车牌识别项目中也基于此源码进行了开发和工作。