OpenCV学习案例之车牌识别easyPR起始github上开源中文车牌识别库比较少：
HyperLPR，基于深度学习高性能中文车牌识别库，支持python、c++, 可以在Android，Linux等各种平台使用
EasyPR ，一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库两者中EasyPR作者有一系列博客文章，详细介绍了EasyPR的开发过程
转载
2023-12-29 21:32:34
104阅读
去年七月份因为学校项目需要开始接触图像处理，但那时候只是到网上找车牌识别代码，然后加入到自己的项目中，不太清楚细节原理。现在自己重新一步步实现车牌识别。  
转载
2023-07-02 13:40:15
490阅读
阅读本文大概需要 4 分钟。前言这个项目是良月柒在逛社区时发现的，刚看到它，思绪直接被拉回了几年前，当初有同学的毕设就是停车场管理系统，关键的功能——车牌识别，连硬件都整上了，一整套流程跑下来，pretty......时间过得真快，已经在社会大学摸爬滚打好几年了。果然，鲁迅诚不欺我：学生是这个世界上最舒坦的职业~！ 不说了，赶紧搞完搞完去搬砖，今晚不热还可以多搬两车。 介绍
转载
2023-10-31 18:06:26
178阅读
本文将介绍一种运用opencv开源库进行车牌定位，投影法进行车牌字符分割，模板匹配法进行字符识别的一种车牌识别系统。## 1、使用opencv进行图形处理操作。 在找到一张车辆照片后，你可能不知道它的大小尺寸，所以在进行操作时应先进行图像尺寸编辑。def resize_photo(imgArr, MAX_WIDTH=800):
img = imgArr
rows, cols = i
转载
2023-12-05 10:33:20
186阅读
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
转载
2024-02-26 19:28:46
562阅读
简介 前一篇讲解到了将用蓝色筛选后的图片，再一次灰阶/二值化。现在从这里继续讲解。 矩形检测 因为车牌是一个矩形。所以接着将又一次二值化之后的图片，进行膨胀，之后在进行矩形检测。框选出可能是车牌号的矩形区域。
代码如下： int** car_License_box(Mat& mat1, Mat& mat2, int* number){
Mat threshold_out
转载
2023-11-23 12:44:17
174阅读
车牌识别车牌提取车牌处理提取各字符模板匹配识别车牌第一个中文识别车牌第二字字母字母或数字将识别结果显示出来车牌倾斜提取直线拟合找斜率字符分割方法字符水平方向的切割目的：去除车牌边框和铆钉的干扰中间较为密集的地方就是车牌有字符的地方,从而很好的去除了牌边框及铆钉字符垂直方向的切割从直方图中可以看到很多波谷,这些就是字符分割区域的黑色点的个数等于0,我们就可以通过这些0点进行分割,过滤掉这些不需要的
转载
2024-02-01 17:52:58
88阅读
在汽车行业以及道路交通管理中，车牌识别技术日益成为重要的应用领域。在此背景下，使用OpenCV与Java结合进行车牌识别的方案应运而生。在这篇博文中，我们将详细探讨如何利用OpenCV和Java进行车牌识别，重点关注技术的演进、架构设计、性能优化、经验总结以及未来的扩展应用。
## 背景定位
随着智能交通系统的迅猛发展，车牌识别技术被广泛应用于停车管理、交通监控等领域。之前的技术痛点主要集中在识
文章目录前言知识体系架构效果图检测车牌位置图像预处理寻找车牌轮廓字符分割蒙版操作裁剪操作字符识别OCR工具安装数字识别结语 前言今天是Vision-Life项目组的第三个小项目，做的是一个简单的车牌识别。车牌识别算是一个比较经典的项目了，网上也有很多资料，没什么创意，做的目的呢是因为它恰好涵盖了我之前一段时间所学的知识，权当是对前面知识的总结复习吧???知识体系架构效果图对指定图片可以达到检测的
转载
2023-11-10 21:29:43
305阅读
1评论
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
转载
2023-10-07 13:43:37
314阅读
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
转载
2023-09-03 18:07:17
455阅读
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
转载
2024-02-23 15:14:08
176阅读
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预
转载
2023-08-07 13:07:55
225阅读
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
转载
2023-11-11 22:58:46
500阅读
本文为基于python的opencv的车牌定位源码+讲解。 文章目录一. 车牌定位整体构架1. 整体思路2. 分析原理3. 算法构造①. 灰度拉伸算法②. 二值化的阈值选取③. 合适的分值的选取二. 代码总结 一. 车牌定位整体构架1. 整体思路首先，车牌定位是车牌识别的第一步也是必要的一步，同时，车牌定位的好坏直接性的决定了车牌识别的好坏，因此车牌定位是一定要尽量好的实现。对一张图片来说，车牌定
转载
2023-08-02 09:08:12
153阅读
车牌检测和车牌识别。车牌检测的目的是检测出车牌在整副图像中的位置。当一副图片中的车牌被检测出来了，然后就是第二步-车牌识别，车牌识别使用OCR算法确定车牌上得字母数字字符。 在下面的图中，我们可以看到两个主要算法（车牌检测和车牌识别）的步骤，经过这些步骤之后，识别出车牌中的字符。算法也可能返回错误的结果甚至没有
转载
2023-10-12 23:19:51
159阅读
# 车牌识别技术在OpenCV Java中的应用
车牌识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，可以用于交通管理、安防监控、智能停车场等场景。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法。本文将介绍如何使用OpenCV Java实现车牌识别，并给出代码示例。
## 车牌识别的基本流程
车牌识别的基本流程包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别。下面将
原创
2023-11-27 08:35:56
105阅读
Python-OpenCV车牌识别系统本系统虽然完成了整个系统，但对车牌图像有要求，首先本系统只能识别蓝底白字的车牌，其次车牌所在图像区域应在图像中下部分（因为第一步要进行裁剪，可以看一下展示的车牌），其次，我制作的模板较少，每个字符做了3-4个。 原始图像 文章目录Python-OpenCV车牌识别系统第一次处理识别效果测试的车牌制作的车牌字符识别模板源码识别过程中保存的图片 第一次处理并进行初
转载
2023-11-20 23:03:26
188阅读
最近参加一个比赛，需要车牌识别，目的是测试一个文件夹里的所有文件，将结果和测试文件名写入到excel文件。 我使用了HyperLPR开源车牌识别框架 github地址HyperLPR利用深度学习实现中文车牌识别，设计流程如下：step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置
step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域
step3. 使用类似于MSER的方式
转载
2023-11-24 13:11:41
169阅读
最下面有我这一路下来，所遇到的一些坑。OpenALPR 简介OpenALPR 是一个使用 C++ 编写的开源自动牌照识别库。 这个库能分析图像和视频流以识别车牌。这个库，需要什么东西？需要一些必要的软件包；需要Tesseract OCR 软件依赖；需要OpenCV 软件依赖。（是的，我们还需要安装OpenCV）开始步骤一：先更新一下我们树莓派系统的软件包：sudo apt-get update
s
转载
2024-03-23 13:58:11
234阅读
