车牌识别包括车牌检测（通过图像分割、特征提取获得车牌位置）＋车牌识别（对检测到的车牌进行字符内容识别）。一、基本流程如下：1.车牌检测1）读取需要进行车牌识别的图片；2）对图像进行灰度化处理（高斯模糊可选择是否进行）和灰度拉伸；3）进行开运算，消除图像中的噪声；4）将灰度拉伸后的图像和开运算后的图像求差
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2023-11-11 22:58:46
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介绍HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较为流行的开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的EasyPR，HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌，新能源车牌，使馆车牌，教练车牌，武警车牌等。 Github地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR特性基于端到端sequence模型，无需进行字符分割
目录0、引言1、MFC中的车牌显示2、车牌定位3、字符提取4、文字识别5、文字预测0、引言 第一次使用OpenCV完成一个完整的功能，有所收获，特此记录。 这篇博客中的车牌识别功能比较简单，只能识别一般的蓝色车牌，只能识别拍摄较为清楚的车牌。以后可以在此基础上实现更加高级的功能，比如识别较为
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2023-12-04 20:24:03
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OpenCV-车牌号检测在github上看到一个小项目觉得挺有意思：借助传统图像处理技巧，通过opencv进行车牌号位置检测。虽然我实际测试后效果不太好，但也能学到另一种处理思路。原作者链接：https://github.com/Aqsa-K/Car-Number-Plate-Detection-OpenCV-Python 文章目录OpenCV-车牌号检测一、传统图像处理方法二、效果三、深入思考四
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2023-08-16 13:03:44
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------韦访 201810121、概述上一讲学习了opencv的一些基本的知识，但是，不玩几个实例是学不会的，所以就从opencv比较热门的车牌识别开始，继续学习。2、车牌识别的步骤一般车牌识别分为4步：图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。图像获取：你要识别车牌，至少得有包含车牌的图片吧？车牌定位：一般图像获取的图片不可能只有一张完整的车牌，而没有其他背景的，如下图，我们
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2023-10-07 21:34:41
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【说明】：疫情期间比较闲学习了python。LPR这个东西，基于OpenCV已经做过很多遍了，通过这个小项目利用树莓派来熟悉Python编程，而且通过实际操作可以掌握一些具体的细节与技巧，这里我将整个过程碰到问题时，甄选搜集的比较好的链接也一并放在文中。完整项目在GitHub上已经满多了。有几个开源的基于OpenCV的车牌识别项目像OpenALPR、HyperLPR等可以直接下来演示，这里主要参考
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2024-02-05 12:22:32
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车牌号码识别 必备基础知识1、cv2.split 拆分通道2、cv2.merge 通道合并3、cv2.imshow() 和 plt.show（）4、卷积及相关操作5、cv2.GaussianBlur(） 高斯模糊6、cv2.medianBlur（） 中值模糊7、去噪8、cv2.cvtColor （颜色空间转换函数）9、灰度处理10、cv2.Sobel（）11、cv2.convertScaleAb
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2023-10-13 23:02:02
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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。基本结构如下：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
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2023-09-03 18:07:17
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前言 最近研究了几天车牌识别的项目，现在记录一下学习的过程，基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 文章末尾有源码，有兴趣的读者可以用jupyter notebook一步一步看执行过程和结果。本项目车牌识别的步骤为：加载图片高斯去噪灰度转换边缘检测闭运算，腐蚀膨胀中值滤波去噪轮廓检测车牌位置筛选，图像矫正颜色筛选确定车牌详细过程显示图片的函数# 导入所需模块
import cv2
f
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2023-10-07 13:43:37
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车牌识别
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2021-07-16 11:35:36
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最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。中药图片拍照识别系统项目地址：https://gitee.com/xiaohaoo/chinese-medicine-identification-admin项目简介主要用来对拍摄的中药图片进行识别，系统会给出概率值最高的 10 种中药， 同时主要包含功能
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2024-06-04 19:03:38
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要使用OpenALPR库来识别车牌号码，可以按照以下步骤进行：安装OpenALPR库：可以在OpenALPR官方网站上下载适合自己系统的OpenALPR二进制文件并安装，也可以使用包管理器进行安装。 准备车牌图像：准备需要识别的车牌图像。可以使用摄像头拍摄车牌图像，也可以使用已有的车牌图像。 调用OpenALPR API：使用OpenALPR提供的API调用函数对车牌图像进行识别。OpenALPR
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2024-05-28 08:53:45
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写P...
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2020-08-28 10:08:00
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概述上午学习了一下opencv的简单操作，简单的记住了不行的，所以用一个小小的实例来进一步学习。车牌识别的步骤获取图片->车牌定位->车牌字符分割->字符识别获取图片获取图片十分简单，这里不做过多的赘述。直接放代码。import cv2
car_image = cv2.imread('./images/car.jpg',cv2.COLOR_BGR2GRAY)
if (car_im
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2023-10-03 10:21:09
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作者：Robert Lucian Chiriac
闲来无事，我们给爱车装了树莓派，配了摄像头、设计了客户端，搞定了实时车牌检测与识别系统。
怎样在不换车的前提下打造一个智能车系统呢？一段时间以来，本文作者 Robert Lucian Chiriac 一直在思考让车拥有探测和识别物体的能力。这个想法非常有意思，因为我们已经见识过特斯拉的能力，虽然没法马上买一辆特斯拉(
在我的车牌区域定位的方法的流程是：1.首先使用高斯滤波去掉一些干扰的元素2.然后将彩色图转换成灰度图3.然后利用Soble边缘提取的方法提取垂直方向的边缘4.利用OTSU的二值化方法将步骤3中的图二值化5.利用水平扫描与垂直扫描的方法定位出车牌的区域下面详细讲解每一步的程序代码：1.高斯滤波的详细讲解见：//计算一维高斯的权值数组
double *getOneGuassionArray(int s
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2023-11-11 20:01:49
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使用openCV识别车牌流程框架图像的预处理车牌定位的第一步为图像预处理。为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工
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2024-02-26 19:28:46
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目录1车牌提取过程1.1车辆图像获取1.2车牌定位1.3车牌字符分割2车牌提取2.1灰度化2.2Candy边缘检测2.3形态学（膨胀腐蚀）处理2.4轮廓处理2.5自适应二值化处理3字符提取分割3.1像素值判断
3.2确认字符位置 车牌提取过程一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分：车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 。本篇文章只介绍车牌的提取分割过程，关于如何对分
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2024-02-29 14:41:40
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本来一直想写点自己在做车牌识别的经历，但感觉没有必要。感觉这个东西大把的有。但是我自己在学习汇报的时候思路是混乱的。故我自己想借此机会整理一下自己的思路。更准确的说的留下自己一些想法和问题。我在初学阶段是根据那本《深入理解OpenCV—实用计算机视觉项目解析》来的，但是当时由于C++和OpenCV的程序功底不行，也只是初略的看了一下。书本随带的代码，我是没有跑出来。我估计大部分读者应该跟我一下，并
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2024-03-23 16:53:18
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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:https://github.com/FyuNaru/HIT-visual-signal-processing/tree/master/Vision-lab3实验代码如下：import cv2import numpy as npdef lpr(filename): img = cv2.imread(filename)
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2023-11-27 23:02:39
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