一、简介对车牌颜色进行识别，可能大部分人首先想到的是RGB模型， 但是此处RGB模型有一定的局限性，譬如蓝色，其值是255，还需要另外两个分量都为0，不然很有可能你得到的值是白色。黄色更麻烦，它是由红色和绿色组合而成的，这意味着你需要考虑两个变量的配比问题。这些问题让选择 RGB 模型进行判断的难度大到难以接受的地步。
HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的
# 基于深度学习的车牌识别实现流程
## 1. 简介
深度学习在计算机视觉领域有广泛应用，其中之一就是车牌识别。本文将介绍基于深度学习的车牌识别的实现步骤和相关代码。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 车牌检测 |
| 步骤二 | 车牌识别 |
| 步骤三 | 整合车牌检测和车牌识别 |
## 3. 车牌检测
车牌检测是车牌识别的第一
原创
2023-09-10 11:17:39
873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
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2023-11-11 22:58:46
500阅读
前面的文章中我们主要介绍了车牌定位的相关技术，但是定位出来的相关区域可能并非是真实的车牌区域，EasyPR通过SVM支持向量机，一种机器学习算法来判定截取的图块是否是真的“车牌”，本节主要对相关的技术做详细的介绍。注：SVM相关内容可以详细参考周志华老师的《机器学习》和一篇名为《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》的文章。一、SVM简介支持向量机，其英文名为 support ve
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2023-12-11 10:22:35
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文章目录序言识别方案方案1方案2选择方案：准备数据数据的准备读取数据集构建神经网络进行训练查看模型的准确度优化测试效果进行车牌字符预测实测总结下一章完整代码：数据处理神经网络训练查看效果预测方法运行 序言
上篇文章中，我们实现了简单的车牌提取功能，并分成了多个图片保存在本地上，接下来，我们要进行车牌字符的识别。车牌的文字如下：识别方案有两种识别字符的方案方案1运用模板匹配，opencv自带的te
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2023-10-26 21:41:30
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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
219阅读
一、简介基于matlab GUI RGB颜色模型车牌识别二、源代码function varargout = main(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name',
原创
2021-07-05 10:33:51
625阅读
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
308阅读
------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
685阅读
书名：《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》 由于添加了一个*号，显示乱码，不晓得怎么回事，为了不耽误大家看可以下载word版本的翻译： 不免有错，不在本文章中修改了，以防再次出现乱码，这里整理好了，但是代码没有中文注释，word版本中有。 《书中部分其他章节的翻译》： 电子书下载地址： 随书源代码下载地址： 程序
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2024-07-23 20:48:48
215阅读
【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
126阅读
车牌识别
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2021-07-16 11:35:36
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car-board-reg基于CNN的车牌号识别 github：https://github.com/jmhIcoding/car-board-reg.git数据集介绍车牌构成为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符
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2024-02-04 17:08:00
499阅读
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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前情提要在【计算机视觉(一)图像数据表示】中，我介绍了RGB和灰度两种颜色空间，并且介绍了像素的概念以及在程序上如何访问。本期内容接下来介绍从RGB到灰度的转换，以及两种我常用的颜色空间HSV和二值空间(严格来说属于灰度，只是只有0和255两个值)。一、RGB转灰度假如先不谈原理，RGB转灰度你会怎么做？先从我们知道的信息入手，RGB是三通道的，灰度只有一个通道，很自然的会联想到怎么把三个通道“融
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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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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文章目录0 简介1 课题介绍1.1 系统简介1.2 系统要求1.3 系统架构2 实现方式2.1 车牌检测技术2.2 车牌识别技术2.3 SVM识别字符2.4 最终效果3 系统使用说明实验环境输入输出系统结果演示4 对应论文5 最后 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统项目运行效果：
毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统 1 课题介绍1.1 系统简介
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
一、简介基于matlab GUI RGB颜色模型车牌识别二、源代码functiogui_OpeningFcn', @main_OpeningFcn, .
原创
2022-04-07 17:29:36
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