#2018-06-02 June Saturday the 22 week, the 153 day SZ
#数组排序算法大全用Python3实现
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算法1：冒泡法：让两数比较大的值一直滚动到最右侧，类似泡泡一直往上飘每次滚动都要进行比较
思路：
步骤：
1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
2.对第0个到第n-1个数据做同样的工作。这时，最小的数就“浮”到了数组最左
初学Python.Opencv，想用它做个实例解决车牌号检测。车牌号检测需要分为四个部分：1.车辆图像获取、2.车牌定位、3.车牌字符分割和4.车牌字符识别在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割，先介绍车牌定位部分车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置车
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2023-06-29 13:57:07
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写在前面HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三，经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样，因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三。由于时间紧张，代码没有进行任何优化，实验算法仅供参考。实验要求对给定的车牌进行车牌识别实验代码代码首先贴在这里，仅供参考源代码实验代码如下：import cv2
import numpy as np
def lpr(filename):
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2023-06-20 10:34:06
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车牌字符分割重要性无法做端到端的车牌识别，于是，为了识别准确率更高，我们需要对字符进行精准分割，并且极可能的牌除各种干扰。以下将分为三部分进行车牌字符分割1.图片预处理目的是为了排除一些干扰，比如光线等。首先我们对原车牌进行灰度处理，因为灰度化后的图像将由三通道变为单通道，单通道的数据处理起来就会简单许多，对后序处理和运算速度都有很大的好处，然后在对其进行高斯滤波，得到处理过后的图片： 由于在这里
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2023-09-18 05:21:35
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先附上一段代码，带大家看下具体车牌是如何进行精准定位的，以通俗易懂之语言，抽丝剥茧，配图带大家走一遍。以下代码为车牌定位的代码段落：function [e] = qiege(d)% 切割出车牌区域的最小范围，进一步定位字符区域
[m,n]=size(d);
top=1;bottom=m;
while sum(d(top,:))==0&&top<=m
top=t
1：彩色图像转灰度，加权平均法W=0．229×R+0 587xG+0114xB（1）缩小图像为源图像的1/42: 中值滤波： 是否需要 ，看效果吧3：二值化 ： 大律法阈值4：边缘提取：可以使用简单的一阶差分运算，在水平方向和垂直方向，或者带有滤波效果的soble算子5：车牌粗提取：在水平方向上边缘统计发获得车牌大概位置的2个，在边缘统计图里面，从下向上进行判断，获得2个峰值，然后寻找
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2023-06-27 14:54:53
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在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱
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2023-07-03 19:15:46
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一、现在的国内民用车牌都是92式车牌。其车牌的一些参数指标如下：A：总长度为440mm；B：高度为140mm；C：其中单字符的宽为45mm；D：整个车牌区域字符长度为409mm(这里在后面计算的时候方便都认为是410mm)；E：字符的高度为90mm；F：第二和第三个字符之间的距离为34mm；G：其他的每两个字符之间的距离为12mm；H：其中如果出现字符"1"的话，字符“1”的宽度为13.5mm；与
如果给定的车牌斜掉了，必须旋转校正，要不然没办法识别出里面的每个字符！旋转要经过5步计算，1）根据蓝底车牌图，计算出二值图。2）消除二值图水平方向的锯齿。3）二值图转为边缘图。4）计算旋转角度，5）旋转每一步都保存了运算过后的图像，方便理解#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#in
一.实现目标不同角度拍摄包含车牌的图片，可识别车牌的位置。二.实现流程采用matlab进行编程，对包含车牌图片进行预处理， 然后使用Prewitt算子进行边缘检测，接着运用数学形态学运算找出候选区域，最后定位出车牌区域并进行车牌区域的校正，具体实现流程如下图所示。 三.代码实现I=imread('yuk.jpg');
figure(1),imshow(I);title('原图')
I1=
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2023-09-09 07:53:33
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1.车牌识别车牌识别是智能识别的一种手段，可以用来对车牌进行识别。值得注意的是：车牌识别和文字识别不一样；文字识别具有通用性，而车牌识别具有场景的固定性。所以车牌识别所有到的算法和普通文字识别用到的算法，有不一致的地方。2.车牌识别的技术现状笔者查了下学界有关车牌识别的论文，包括英文论文License Plate Recognition，发现中国学者研究的比较多。笔者个人认为，应该是中国的车牌识别
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2023-09-04 06:30:57
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最近在做一个车牌识别的小项目，之前也没这方面的经验，我大概也就是按照一般步骤：1). 车牌检测;2).车牌校正;3).车牌文字识别这么个三步走的策略来弄。在现实场景中，检测出来的车牌通常都不是那么正规正矩，带有一定的倾斜角度。因此在识别之前要进行车牌矫正，矫正的结果直接影响车牌识别的效果。这篇文章是我在看了 开源项目HyperLPR(基于深度
python手动实现车牌定位（二）图片预处理腐蚀膨胀开运算 & 闭运算i. 开运算ii. 闭运算车牌提取 写在前面的话： python中有很多腐蚀膨胀的集成库，cv2还是最常用的。这篇文章仅是从底层原理去理解这么做的意义，供学习理解使用。 简单介绍一下本节，主要是用python继续对图片进行预处理，主要是 腐蚀膨胀 还有这节就把车牌直接 提取 出来啦！！！图片预处理常用库就…path =
车牌识别主要包括三个主要步骤：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。车牌定位与字符识别技术以计算机图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像进行预处理及边缘检测等过程
1 说明：=====1.1 完整汽车车牌的识别，包括汽车车牌的定位，提取，字符分割显示和车牌识别四大部分。1.2 目前这已经是一项成熟的技术，本文主要通过汽车车牌的字符分割并显示车牌号码，熟悉python和opencv的技术。1.3 本文已经写了2篇相关文章，汽车车牌的定位、提取，本文重点讲解蓝色小轿车的汽车车牌的字符分割、保存、显示技术。1.4 讲解非常清楚，注释详细，通俗易懂，并复习openc
本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！车牌号检测需要大致分为四个部分：1.车辆图像获取2.车牌定位、3.车牌字符分割4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.
车牌定位开题作为一个刚接触Python以及图像处理的小白，正好这次毕设题目是车牌识别，虽然毕设最终还是只能简单的实现部分车牌的识别，但还是希望能够将其记录下来，既是给自己做做笔记，也是希望能够给其他人一些帮助（因此在文章中可能会出现一些问题，希望大家指正并谅解）。说说正题——车牌识别主要分为三个模块：车牌定位、字符分割和字符识别。本篇文章主要是第一部分车牌定位部分的代码，部分代码参考自下面这位博主
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "林深见鹿海蓝见鲸"# ③随机20个京牌
import string
import random
car_list = []
begin = "京"
count = 0
while count<3:
# count+=1
for i in range(20):
# print(i)
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2023-06-29 13:58:17
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字符分割传统的车牌识别系统主要分为三个模块：车牌定位、字符分割和字符识别，本次文章主要讨论的是第二部分：字符分割部分的代码，部分代码参考自下面这两位博主： 链接：opencv实现车牌识别之字符分割. 流程图字符分割的流程图如下：
Created with Raphaël 2.2.0
开始
灰度化、二值化
去除边框
一、开篇简述CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification，中文名称是“连接时序分类”，这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题（Alignment problem），其优点是不用强制对齐标签且标签可变长，仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练，目前，该方法主要应用于场景文本识别（scene text recognition）、
