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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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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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
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2024-02-01 17:52:58
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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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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
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2023-08-02 09:08:12
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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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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
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2023-12-29 21:32:34
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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。  
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2023-07-02 13:40:15
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Java大联盟 帮助万千Java学习者持续成长 关注 最近在逛gitee(代码托管平台，相当于GitHub)的时候看到这样一个Java开源项目，感兴趣的同学可以了解一下，下载源码自己玩一玩gitee开源地址https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition介绍Spring Boot 框架+ mave
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2024-08-07 17:05:23
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本文分享的项目旨在识别车牌。为了检测车牌，我们将使用 OpenCV 来识别车牌，并使用 python pytesseract 从车牌中提取字符和数字。 OpenCV 是一个开源机器学习库，为计算机视觉提供通用基础设施。而 Pytesseract 是一个 Tesseract-OCR 引擎，用于读取图像类型并提取图像中存在的信息。 安装 OpenCV 和 Pytesseract p
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2024-03-22 15:49:28
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1、概述识别图片中的车牌号码需要经过三步：车牌定位：从整张图片中识别出牌照，主要操作包括对原图进行预处理、把车牌从整图中抠出字符分割：将牌照中的字符进行切割字符识别：识别单个字符，然后拼接成字符串本节是 OpenCV 车牌识别的第一节课，主要完成了车牌定位的工作。具体流程：2、项目搭建Demo 使用 Visual Studio 开发，有关 Visual Studio 配置 OpenCV 项目的详细
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2024-06-03 16:54:17
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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。 &nbs
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2024-01-09 19:54:16
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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
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2023-08-07 13:07:55
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下面有这样的一个车牌号： 现在的任务是将每一个字符区分开来，并方框圈出来。完成这个功能需要以下的步骤：1.灰度处理#读取图片
image1 = cv2.imread('../img/car1.png')
#灰度处理
gray = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray",gray)2.二值化处理（并反色）#对灰度处理进行反
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2024-07-09 05:37:00
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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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一、前言本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。二、程序流程程序流程如下所示： 相应的main函数如下#include "carID_Detection.h"
int main()
{
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2024-02-16 10:46:41
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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(
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
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2024-03-23 13:58:11
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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
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