文章目录前言车位识别实现思路图像处理实现代码模型训练安装keras和tensorflow训练模型预测 前言 最近在bi站学习opencv的时候看到了一个比较有意思的项目，用opencv+tensorflow实现视频中的车位检测，里面涉及了大量的图像处理操作，还有用tensorflow进行模型训练，但是缺乏深度学习这部分的知识，所有模型训练这一部分的例程只是初略看过和运行。下面的内容只是我对这个
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2023-08-12 17:07:37
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停车场车位识别要做的步骤 1、计算有几个车 2、计算还剩几个车位 3、哪个停车位被占用了，哪个停车位没有被占用。读取图片def select_rgb_white_yellow(self,image):
#过滤掉背景
lower = np.uint8([120, 120, 120])
upper = np.uint8([255, 255, 255])
# lower
项目要求给出一段停车场的视频，要求实时检测空停车位的数量及位置。思路从这段视频中取出一帧图片。对图片进行处理，只保留图片中的有效信息（停车位）。将所有停车位取出来，分别保存为单独的.jpg文件作为样本（包含空停车位和非空停车位）。训练二分类模型识别此停车位上是否有车。将空停车位在图上标记出来。在视频中实时监测并标记空停车位。实现过程1、引入需要的库import cv2 as cv
import n
【OpenCV学习】（九）目标识别之车辆检测及计数背景本篇将具体介绍一个实际应用项目——车辆检测及计数，在交通安全中是很重要的一项计数；当然，本次完全采用OpenCV进行实现，和目前落地的采用深度学习的算法并不相同，但原理是一致的；本篇将从基础开始介绍，一步步完成车辆检测计数的项目；一、图像轮廓本质：具有相同颜色或强度的连续点的曲线；作用：1、可用于图形分析；2、应用于物体的识别与检测；注意点：1
介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解，整理出当
综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一) 检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200
停车场车位识别，opencv图像预处理，训练网络模型项目理论和源码来自唐宇迪opencv项目实战本项目的目的是设计一个停车场车位识别的系统，能够判断出当前停车场中哪些车位是空的。 任务共包含部分： 1.制作数据集，从停车场的监控视频中提取图片，使用数字图像处理技术制作数据集。 2.利用上一步制作的数据集，训练神经网络模型，能够识别停车场中有哪些剩余车位。1 数字数字图像处理 opencv 
基于OpenCV的车牌识别与分割车牌识别的整个流程分为车牌位置查找, 车牌分割, 字符分割三部分, 车牌位置查找主要基于色彩空间查找的方法, 车牌分割主要基于位置查找之后的车牌二值图的行列加和统计.车牌位置查找以目前最常见的蓝色车牌为例, 车牌查找过程首先要进行一次基于色彩的特殊灰度化, 主要原理是将原图进行rgb通道分离, 然后进行通道相减提取蓝色区域, 并与普通的灰度图进行一次加权平均, 得到
1、前言在学了一些opencv的基础知识之后，开始上手了一些小项目，本次就记录一下关于opencv停车场车位检测的学习过程。技术点包括高斯去噪、自适应阈值、灰度转换、中值滤波、腐蚀膨胀、pickle记录车位坐标等。 最终实现效果
1670209557719 2、车位标记这里提供一个灰度图测试车位标记，并将各车位的坐标利用pickle保存到文件中，以便后面视频检测车位读取使用。 首先我们需要利
介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解，整理出当
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2023-08-09 12:08:27
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红外摄像头（IR camera），车的位置，灯光条件等等。我们可以做个自动检测车牌的应用，其中含有车牌的图片在距离车2-3米拍摄，光线条件模糊（ambiguous）,汽车车牌有不平行于地面的小的透视畸变。图像分割和特征提取和模式识别基础。两种主要的模式识别算法是支持向量机和人工神经网络。在这章中，我们将覆盖一下内容：1.自动车牌识别
项目要点1. 人脸识别项目: 需要导入相关的分类器, 然后使用API与目标图进行对照, 返回四个值(X,Y, W, H).Haar级联器: facer = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml')检测人脸: faces = facer.detectMultiScale(gray, sc
这里演示的是opencv3.4版本的编译和使用过程。1、静态库编译CMake进行配置，编译时我选择build目录为build-static。其中需要设置选择安装目录，设置 “CMAKE_INSTALL_PREFIX” 为 /build-static/install （这里是自动选择的，可自行更改）编译静态库，取消勾选 “BU
目录Tesseract的使用
识别效果借助
OpenCV进行图像处理
识别效果Tesseract自定义模型训练
识别效果 Tesseract的使用1、引入tess4j依赖：<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
<artifactId>te
最近老师布置了一个作业，是做一个基于视频的车辆检测与追踪，用了大概两周的时间做了一个简单的，效果不是很理想，但抑制不住想把自己的一些认识写下来，这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家，希望帮助到大家，因为本人也是个小白，所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正！一、安装OpenCV和搭建环境&n
车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：（1）分割： 检测并检测图像中感兴趣区域； （2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取； （3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构一、车牌检测1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像；2、判断车牌是否存在 （训练支持
车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，它融合了ORC识别、云计算等多种技术，可将运动中的汽车牌照从复杂的背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等流程，识别出车辆牌号、颜色等信息。TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关目前也可支持车辆检测及识别、车牌识别功能，其中，字母和数字的单字识别率可达到99%，汉字的单字识别率可达到98%，车牌识别种
文章目录前言一、项目结构二、初始化相机三、图像保存四、示例完整代码五、下载链接总结 前言本文主要讲述了使用Qt多线程实现海康工业相机图像的采集，并在界面上将两个相机采集到的图像信息同时显示出来，在本系列文章中的第一篇的基础上，优化了保存图片的功能，这里将示例展示出来，以便大家学习，如有错误之处，欢迎大家批评指正。项目效果提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、项目结构下面是我的示例的源
网上很少关于java版本的车牌识别，于是本人决定将自己的项目开放出来共大家使用和研究，项目纯采用java语言实现，底层深度学习采用djl框架实现，前段时间我开源过一个java+opencv dnn的版本，那个只是给大家玩玩而已，精度还达不到商业级别。本次开源主要数据集来源于网络搜集，所以部分车牌也很难识别，如果您有足够的车牌数据集，希望能@我，我会用来继续训练模型，使算法更加精准，最后共享给网友。
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2023-08-07 16:52:54
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接口地址： https://登录后显示/pyi/88/264(支持:http/https)) 在线查询：https://www.wapi.cn/car_vin.html 网站地址：https://www.wapi.cn 返回格式：json,xml请求方式：GET,POST请求说明： Md5验证方式-加密顺序sign = MD5( appid1c_vinLSGUA847XHE216203debug1
