注：本文选自中国水利水电出版社出版《PyTorch深度学习之目标检测》一书，有改动福利！免费寄送图书！！
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2023-07-05 16:34:13
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大家好，我是极智视界，本文分享一下 基于Pytorch实现的车牌检测+车牌识别项目实战。
原创
2024-04-09 16:44:36
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之前我们聊了聊一个优秀的车牌识别系统的标准是什么，那么今天就来说说他的工作原理又是怎么样的。 首先，车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。 一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。其具体流程就是当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。然后车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照
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2024-03-25 18:14:50
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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
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2023-12-20 09:03:27
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计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，
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2021-07-14 10:18:33
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本文地址：本文主要处理汽车车牌的识别过程，包括三个步骤，一：车牌区域检测，本文利用车牌的颜色和形状特征确认并获取汽车的车牌位置，二：字符分割，将获取到的汽车车牌按不同字符进行切割，三：车牌识别，最后利用模板匹配方式对切割的字符进行识别达到最终的车牌识别。一 车牌区域检测 1 首先读入我们要识别的车辆图片，灰度化后，我们使用robert算子对其进行边缘检测；如下图 代码如下：file='2.jpg
原创
2022-08-05 18:05:03
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# PyTorch 车牌识别
在计算机视觉领域，车牌识别是一项重要的技术，它可以应用于交通监控、智能停车、智能交通管理等领域。PyTorch是一种广泛应用于深度学习的开源框架，结合PyTorch和车牌识别技术，我们可以实现一个高效准确的车牌识别系统。
## 车牌识别原理
车牌识别主要分为两个步骤：车牌定位和字符识别。首先，通过目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）来定位图像中的
原创
2024-04-24 06:14:54
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目录一、效果1、成功案例2、经典失败案例（单字符识别成类似字符）3、其他失败案例二、总结三、车牌识别总代码一、效果1、成功案例 2、经典失败案例（单字符识别成类似字符） 3、其他失败案例二、总结车牌提取是本次项目最困难的地方。三、车牌识别总代码# 车牌识别
import cv2 as cv
import numpy as np
import os
from matplotlib
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2024-02-23 15:14:08
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# 基于PyTorch的车牌识别实现指南
车牌识别是一种流行的计算机视觉任务，广泛应用于智能交通系统、停车场管理等领域。本文将为您逐步指导如何通过PyTorch构建一个车牌识别系统。我们将按照下面的流程进行：
## 流程概览
下面的表格概述了实现车牌识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2 | 数据集划分
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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摘要：车牌的识别在智能交通系统中有着十分重要的应用价值,它是智能交通系统中基础和关键.国内外很多的专家和学者都对车牌的识别展开了深入的研究,并涌现了很多具有突出贡献的理论和算法.车牌识别结合了图像处理和模式识别等多项技术,能够被广泛的应用在停车场管理,高速收费管理中,节省了大量的人力和物力资源.本文主要对车牌识别系统所涉及的车牌定位,车牌分割和车牌识别三个必要环节展开研究,并利用C语言和OPECN
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2024-01-25 17:56:23
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Android车牌检测是一项将计算机视觉和深度学习结合的技术，广泛应用于交通管理、停车场自动化和智能监控等领域。在当前的技术背景下，车牌检测不仅仅用于读取车牌号码，还能通过车牌信息提供车辆管理、支付和监控的解决方案。本文将详细介绍在Android平台上实现车牌检测的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及生态扩展。
### 背景定位
车牌检测技术在交通场景中的应用非常广泛。当监控摄
# PyTorch目标检测实现
目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在从图像中识别出目标的位置和类别。近年来，随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的目标检测算法应运而生。在这篇文章中，我们将讨论如何使用PyTorch实现一个简单的目标检测模型，并辅以代码示例。
## 1. 目标检测的基本概念
目标检测不仅要识别图像中的物体，还要为每个检测到的物体生成一个边界框。常见的目标检测模
。车牌号序列模型，采用Resnet18+transformer模型，直接输出车牌号序列。数据集上，车牌检测使用CCPD 2019数据集，在训练检测模型...
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2023-04-28 13:15:37
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基于matlab的车牌识别系统设计与算法原理大家好，今天给大家介绍基于matlab的车牌识别系统设计与原理。 车牌识别系统（License Plate Recognition ，简称LPR）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，在现代交通管理系统中发挥着举足轻重的作用。本项目运用神经网络算法从车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别这几个方面对车牌识别技术进行研究，运用MATLAB仿
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2023-12-05 21:20:04
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# 车牌识别模型实现指南（使用PyTorch）
车牌识别（LPR）是一项计算机视觉技术，它用于识别和解析车牌上的数字和字母。本文将指导你如何使用PyTorch构建一个车牌识别模型，我们将分步骤进行。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 | 时间 |
|-----------
使用Python+OpenCv实现车牌检测与识别，算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在预测方法中，为说明清楚，
原创
2021-06-29 11:18:27
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# EasyPR车牌检测入门指南
车牌识别（LPR）是智能交通系统中重要的技术之一。它的应用场景广泛，从停车场管理到交通监控，都离不开车牌检测技术。本文将介绍如何使用EasyPR框架进行车牌检测，并提供相关的代码示例，以帮助读者理解这一过程。
## 什么是EasyPR？
EasyPR是一个基于C++的开源车牌识别框架，虽然它主要是用C++开发的，但我们可以通过JNI（Java Native
现在社会的发展迅速，人工智能也是现今最火热的趋势之一。很多智能化理念都会一一去实现，只是时间和策划的问题。今
原创
2022-07-22 14:30:09
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上海交通大学硕士学位论文 绪论1 绪论1.1 研究背景1990 年，美国智能交通学会 CITS America提出了智能交通系统(ITS )的概念。 目前，智能交通系统已经在世界上经济发达国家的一些城市及高速公路系统中得到 了广泛应用。我国在该领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通技术研究的 兴起及奥运会的成功举办，智能交通在我国也逐渐进入了应用阶段，相应的，我国 也加快了对智能交通技术研究的
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2024-08-09 15:23:13
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