Advertisement

车牌和车牌照的检测、识别，使用VC++和OpenCV 1.0的完整源代码。

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

简介：
项目涉及车牌照牌检测识别的完整源代码，开发环境为vc6.0和opencv1.0。该项目的总体目标是实现车牌的自动跟踪、检测以及拍照、定位和识别。然而，值得注意的是，在实际应用中，跟踪功能和拍照功能并未完全达成。具体而言，系统能够实现视频中物体的跟踪，但这一过程的前提是用户必须手动标记出需要跟踪的物体；使用的摄像头为USB摄像头。此外，该系统还具备以下功能：能够打开车牌图像进行定位处理、车牌区域分割、字符区域分割以及字符识别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 车牌识别检测的VC++与OpenCV 1.0完整源码
    优质
    本资源提供了一套基于VC++和OpenCV 1.0实现的车牌识别系统完整源代码，适合初学者研究学习及开发人员参考使用。 项目名称：车牌牌照检测识别完整源代码 开发环境：vc6.0 和 opencv1.0 整体功能描述：该项目旨在实现对车辆的自动跟踪、检测，并拍照、定位及字符识别，但目前尚未完成追踪与拍摄的功能。 已实现的功能： - 可以在视频中手动圈选目标后进行物体跟踪。 - 使用USB摄像头读取车牌图片并能够对其进行精确定位和分割处理。 - 对于单个字符的切割和识别也已经可以正常运行。
     
  • 使用OpenCV实现的多色车牌识别代码 支持蓝牌、黄牌和绿牌识别
    优质
    本项目采用OpenCV库开发，提供了一套能够有效识别蓝牌、黄牌及绿牌等多类型车辆号牌的Python代码。 基于OpenCV的多颜色车牌识别代码能够识别蓝牌、黄牌和绿牌。
     
  • 基于Python和OpenCV的车牌检测与识别
    优质
    本项目采用Python编程语言结合OpenCV库实现对图像及视频中的汽车车牌进行自动检测与字符识别，旨在提高交通管理效率。 算法思想来源于网上资源，首先通过图像边缘检测和车牌颜色定位来识别车牌位置，然后进行字符识别。代码总共有500行左右，在测试过程中发现，车牌定位的参数会受到图像分辨率、色偏以及车距的影响，并且某些车型的识别效果还有待提高。
     
  • 使用Python和OpenCV的车牌识别系统（含源码）
    优质
    本项目提供了一个基于Python与OpenCV库的车牌识别解决方案，包含完整源代码。通过图像处理技术自动检测并提取车辆牌照信息，在智能交通、安全监控等领域具有广泛应用价值。 基于Python与OpenCV的车牌识别系统（源码）。该系统利用Python编程语言结合OpenCV库来实现对车辆牌照的有效识别。此项目旨在提供一个完整的解决方案，以便于用户理解和开发类似的图像处理技术应用。
     
  • 车牌识别测试照片(车牌照片)
    优质
    该图集包含了一系列用于测试和验证车牌识别算法准确性的车牌照片。每张图片展示了不同类型的车牌样式与号码，适用于开发、训练及优化图像处理软件系统。 车牌识别技术是计算机视觉领域中的一个重要应用，其主要目的是自动检测并识别车辆的车牌号码。这一技术在交通管理、停车场管理和智能安防等多个场景中得到广泛应用。车牌识别系统的核心在于图像处理和机器学习算法的应用。 该“车牌识别测试图片”资源集合包括一系列用于测试和训练车牌识别模型的照片，例如粤AKQ131.jpg、冀DL3739.jpg、鲁LC1336.jpg等。这些照片代表了不同省份的车牌号牌，有助于检验系统的省份识别准确性和号码识别准确性。 在进行车牌识别之前，通常需要对原始图像进行预处理步骤，包括灰度化、二值化和直方图均衡化等操作，以便于后续特征提取与定位工作顺利开展。接下来是牌照区域的确定阶段：利用边缘检测及连通成分分析技术找到图片中的车牌位置；随后通过SIFT、SURF或HOG等方式进行特征提取，并关注字符间的间距、形状大小等细节。 在完成上述步骤后，将对车牌区域进一步分割成单个字符。这一步可能需要应用到诸如连通组件分析和投影分析的技术手段。接下来就是利用OCR（光学字符识别）技术或者基于深度学习的卷积神经网络模型来实现每个单独字符的准确辨识；这些算法会通过大量样本数据进行训练，以提高最终结果的质量。 最后，在所有单个字符被正确分类后，将它们组合成完整的车牌号码，并对其进行验证确保其符合相应的规则。测试图片可以用于评估和改进车牌识别系统的性能，帮助开发者调整参数并优化系统效果。同时这些资源还有助于研究者们理解不同环境条件下的挑战与问题所在。 值得注意的是，在实际应用中必须遵守相关法律法规来保护个人信息安全。随着技术的发展，实时视频流处理以及多帧分析方法也被引入到车牌识别当中以提升系统的准确性和稳定性。
     
  • 基于OpenCV的车牌检测与识别代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的车牌检测和字符识别的源代码。通过图像处理技术自动定位并读取车辆牌照信息，适用于智能交通系统等应用场景。 车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，主要涉及图像处理、模式识别及机器学习技术。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具用于处理图像与视频数据，并提供了丰富的功能来实现这一目标。 本项目利用C++和OpenCV2实现了车牌的检测与识别。首先，在车牌检测阶段通常分为两个步骤：预处理和特征检测。在预处理阶段，通过灰度化、直方图均衡化以及噪声滤波等方法改善图像质量以使车牌区域更易于识别；这些操作可以通过调用`cvtColor()`函数进行颜色空间转换，使用`equalizeHist()`执行直方图均衡化，并利用`GaussianBlur()`或`medianBlur()`去除噪声。特征检测阶段则通常采用边缘检测算法（如Canny、Sobel或者Hough变换）来定位潜在的车牌边界；OpenCV中的`Canny()`函数可以方便地实现这一过程，而`HoughLines()`和`HoughTransform()`函数可用于识别直线以适应矩形形状的车牌。 接下来是分割出具体的车牌区域。这可以通过轮廓检测或连通组件分析完成，并使用OpenCV提供的`findContours()`函数来定位图像中的边界；然后通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步精炼这些边界，确保准确地划定车牌范围。 在识别阶段，需要对字符进行单独的处理和分类。这一过程通常涉及到训练机器学习模型（如支持向量机SVM或卷积神经网络CNN）。为了建立有效的预测系统，必须准备大量的训练数据集，并且涵盖各种照明条件、角度以及不同的车牌样式；使用OpenCV中的`trainData`类可以构建样本数据库并利用`ml::SVM`接口来训练SVM模型。字符分割可以通过连通组件分析或基于投影的方法实现。 最后，在每个字符被单独提取后，将通过先前训练好的机器学习模型进行预测识别。测试过程通常会使用一个名为“test2”的数据集或者程序，用于验证整个系统的性能；这包括确保系统能处理各种光照条件、角度和车牌类型的变化情况，以保证其鲁棒性。 综上所述，该项目展示了如何利用C++与OpenCV实现完整的车牌检测及识别流程，并涵盖了图像预处理、边缘检测、轮廓分析以及机器学习模型的训练应用等多个技术环节。对于想要深入理解并实践该系统的读者来说，建议参考相关博客文章以获取每个步骤的具体实施细节，并尝试调整参数来优化整体性能；同时需要注意数据的质量和多样性问题，这对于构建一个高效准确的识别模型至关重要。
     
  • 车牌识别_边缘检测_OpenCV_车牌识别_OpenCV识别车牌
    优质
    本项目运用OpenCV库实现车牌识别功能，通过边缘检测技术精准定位车牌位置，最终完成对车辆牌照的自动识别。 使用Python和OpenCV实现车牌识别，通过Canny算子进行边缘检测，并结合颜色识别来提取车牌区域。
     
  • C++、QT和OpenCV的车牌识别
    优质
    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。
     
  • MATLAB车牌识别完整代码
    优质
    本资源提供了一套完整的MATLAB实现的车牌识别系统源代码。这套代码覆盖了图像处理、特征提取及字符识别等核心步骤，是学习和研究车辆自动识别技术的理想材料。 Matlab车牌识别完整程序 这段文字已经处理完毕，去除了不必要的链接和个人联系信息，并保留了原始意图不变。由于原内容并未包含具体的代码或详细描述具体实现方式，因此这里仅提供了一个简洁的标题表述。如果有需要进一步讨论或者分享更多技术细节的需求，请明确说明并提出问题或请求。
     
  • MATLAB车牌识别完整代码
    优质
    本资源提供一套完整的MATLAB车牌识别系统源代码，涵盖图像预处理、特征提取及字符识别等关键步骤。适用于科研和学习参考。 Matlab车牌识别完整程序可以提供一套从图像采集到最终输出车牌号码的解决方案。该程序通常包括预处理、特征提取以及模式匹配等多个步骤，并且能够应用于多种场景下的车辆管理与监控系统中。对于希望深入研究或应用此技术的人来说，拥有一个完整的示例代码是非常有价值的资源。