# 基于Python的OpenCV车牌识别
随着智能交通系统的发展，车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术得到了广泛应用，如自动收费系统、交通监控等。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现车牌识别的基本流程，并提供示例代码和图示，以帮助读者理解这一技术的实现。
## 车牌识别的基本流程
车牌识别主要包括以下几个步骤：
1. **图像采集**
原创
2024-09-22 04:59:19
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学习获取和修改像素点的值，ROI感兴趣区域，通道分离合并等基本操作等。图像基本操作1、目标访问和修改图片像素点的值获取图片的宽、高、通道数等属性了解感兴趣区域ROI分离和合并图像通道2、获取和修改像素点值我们先读入一张图片：通过行列的坐标来获取某像素点的值，对于彩色图，结果是B,G,R三个值的列表，对于灰度图或单通道图，只有一个值：还记得吗？行对应y，列对应x，所以其实是img[y, x]，需要注
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2023-09-27 13:54:22
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1.下载使用pip安装Opencv应该是最快最简单的安装方式了pip install opencv-contrib-python 如果pip原始源下载慢的话可以考虑使用国内源:pip3 install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 首先需要说明的是通过pip安装的opencv包不是官方编译好的op
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2023-08-06 17:10:09
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一、简介OpenCV (Open Source Computer Vision)是由intel建立的计算机视觉开源库，充分的使用c/c++编写，提供c++，c，python和Java接口，支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android系统，基于BSD许可发行，学术用商用都可以，在世界范围内得到广泛的应用。参加CVPR的研究人员也通常选用OpenCV库，也因此OpenCV会及时
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2023-10-21 11:30:40
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形态学转换是一些基于图像形状的简单操作。 它通常在二进制图像上执行。1. 腐蚀、膨胀腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作。1.1 腐蚀腐蚀就是原图的高光区域被吃掉了，效果图的高光区域比原图小。 腐蚀的作用是消除物体的边界点，使目标变小，消除比结构元素小的噪声点。 腐蚀是寻找局部最小值的操作。具体操作是：用一个结构元素扫描图像中的每个像素，将结构元素中的每个像素与它所覆盖的像素进行AND运算。 如果两者都
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2024-04-15 14:30:46
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一、文章概述本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：1、检测图片中的人脸2、实时检测视频中出现的人脸3、用运设备的摄像头实时检测人脸二：准备工作提前做的准备：安装好Python3下载安装OpenCV库，方法是pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trus
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2021-04-09 15:23:42
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在这篇博文中，我将详细记录和总结我在开发“Python基于OpenCV的分割系统”过程中所经历的挑战和收获。这一系统旨在利用OpenCV快速、高效地进行图像分割，为图像处理和计算机视觉领域的应用提供支持。
## 初始技术痛点
在开始这一项目之前，市场上对于图像分割的需求日益增加，但很多现有的解决方案在精准度和处理速度上都难以满足实际需求。例如，用户希望通过图像分割技术来实现快速精确的人体识别，
# 实现“opencv 基于python教程”
## 整体流程表格
```markdown
| 步骤 | 内容 |
|-----|---------------------------|
| 1 | 安装Python和OpenCV |
| 2 | 导入OpenCV库 |
| 3 | 读取和显
原创
2024-02-23 07:50:41
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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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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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# 使用Python OpenCV和Glob模块处理图像的指南
在图像处理的过程中，Python提供了强大的库来帮助你实现各种功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库，而Glob模块则可以高效地匹配文件路径。这篇文章将教你如何结合使用这两个库来处理图像。
## 实现流程
首先，让我们看看实现的整体流程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-27 04:39:54
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编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。OpenCV的编译其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程我的编译环境是deepin15准备工作首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz)sudo apt-
文章目录一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV二、OpenCV 基础知识1. 读取、显示和写入图像2. 颜色空间转换3. 在图像上画直线、矩形、圆、多边形(曲线)4. 图像的基础操作5. 视频处理(1)、cv2.VideoCapture 类(2)、cv2.VideoWriter 类(3)、视频读取并保存示例三、OpenCV 中的 DNN 模块1、DNN 简介2、DNN 常用方法简介(1
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2024-01-09 16:12:51
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目标学习不同的形态学操作：侵蚀，膨胀，开闭运算。将学习以下函数：cv.erode(),cv.dilate(), cv.morphologyEx()等。理论形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。在下图
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2023-11-20 13:10:37
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python 常用的图像处理技术有两种方法，一种是 opencv，另一种是 pytesseract。 opencv 进行图像处理的话，我们需要安装 opencv-python 和 numpy 这两个库，直接用 pip install 安装就好了。numpy 的作用是：进行科学计算的基础软件包，我们后续处理会涉及到大量的科学计算，到时候就用到了。
下面先测一下能不能用。import cv2
img
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2023-06-15 10:16:13
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本文将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景，希望对您的学习有所帮助。介绍在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是OpenCV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。什么是图像处理？重要的是要了解图像处理的确切含义，以及在深入了解图像处理的作用之
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2024-08-23 06:29:17
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opencv-python图像基本处理方法 文章目录opencv-python图像基本处理方法前言一、利用opencv读取和显示图片1.读取图片2.显示图片二、数据基本处理1.通道分割和融合2.感兴区域ROI3.数据属性4.数学运算总结 前言图像基本的处理就是针对读取到的图片数据做像素级别上的分割，数学运算等操作。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、利用opencv读取和显示图片1.读取图
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2023-09-19 05:39:29
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一.图片1. 读入图像 Opencv是使用函数cv2.imread()读入图像，该函数对应填入两个参数，第一个参数是给函数提供图片的完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。第二个参数的选项： • cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略， 这是默认参数。 • cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像(特别提示：就算图像的路径是错的，
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2024-03-19 09:28:18
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Python+Django+Mysql实现简单在线电影、音乐、图书等推荐系统（基于用户的协同过滤推荐算法）一、项目简介1、开发工具和实现技术pycharm2020professional版本，python3.8版本，django3.1.1版本，mysql8.0.21版本，bootstrap样式，javascript脚本，jquery脚本，layer弹窗组件。2、项目功能前台用户注册、登录、注销、个
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2023-06-21 22:22:12
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计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only l
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2024-03-07 23:15:32
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