实验要求对给定的车牌进行车牌识别实验代码代码首先贴在这里，仅供参考源代码:https://github.com/FyuNaru/HIT-visual-signal-processing/tree/master/Vision-lab3实验代码如下：import cv2import numpy as npdef lpr(filename): img = cv2.imread(filename)
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2023-11-27 23:02:39
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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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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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车牌识别车牌识别1.0版本，只实现了纯数字的识别，可以持续关注我滴博客，查看新改良版本 主体思路：把模板图片与输入图片分别处理，得到轮廓，再利用函数boundingRect（c）函数得到轮廓信息（在原图像坐标），再把用此轮廓信息把图片切割下来，这样就得到了模板与输入图像的切割图像，然后让这些切割图像进行匹配。 除杂处理——>轮廓信息——>切割图像——>切割图像匹配处理模板及输入图
在我的车牌区域定位的方法的流程是：1.首先使用高斯滤波去掉一些干扰的元素2.然后将彩色图转换成灰度图3.然后利用Soble边缘提取的方法提取垂直方向的边缘4.利用OTSU的二值化方法将步骤3中的图二值化5.利用水平扫描与垂直扫描的方法定位出车牌的区域下面详细讲解每一步的程序代码：1.高斯滤波的详细讲解见：//计算一维高斯的权值数组
double *getOneGuassionArray(int s
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2023-11-11 20:01:49
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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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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(
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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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
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2023-11-24 13:11:41
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在这篇博文中，我将与大家分享如何使用 OpenCV 进行 Python 车牌识别的过程。车牌识别（Automatic Number Plate Recognition, ANPR）在交通管理和停车系统中扮演着重要角色。接下来，我们将循序渐进地探索这个问题的解决方案。
## 环境准备
首先，我们需要确保环境的正确配置。以下是我所使用的依赖和系统要求。
### 依赖安装指南
- Python
## OpenCV Java 实现车牌识别
车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是计算机视觉和人工智能领域的重要应用之一。它广泛应用于交通监控、停车场管理等场景。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Java 实现车牌识别，并提供相应的代码示例。
### 1. 准备工作
在开始之前，确保已经安装了以下软件和库：
- Java JDK
- OpenCV
-
前言学习了很长一段时间了，需要沉淀下，而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西，同时也是一个学习的过程。PS：这篇小文是毕业之前和同学做的一个小项目，所以写的比较匆忙，代码也是直接粘贴的，基于qt开发的C++代码，不能保证没有错误，请慎重。不希望对你产生误导，有任何问题可以联系我，一起探讨下。最后，我现在已经没有搞嵌入式方面的开发了。 概述 OpenCV的全称
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2023-11-30 16:58:41
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# 使用OpenCV实现Java车牌识别的完整指南
车牌识别是计算机视觉中的一个重要应用，借助OpenCV库，我们可以轻松地实现车牌识别功能。在本文中，我们将深入了解如何使用Java与OpenCV结合，完成车牌识别的全过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们首先明确整个开发流程。下面的表格简要总结了实现车牌识别的步骤：
| 步骤 | 描述
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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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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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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目录一、形态学车牌提取（简单：单情景） 1、读取图片，转灰度图 2、提取轮廓（Sobel算子提取y方向边缘）3、自适应二值化4、闭运算处理，把图像闭合、揉团，使图像区域化5、腐蚀/膨胀去噪得到车牌区域5-1、横向腐蚀、膨胀5-2、纵向腐蚀、膨胀6、获取外轮廓6-1、得到轮廓 6-2、画出轮廓并显示7、截取得到车牌二、形态学车牌提取（优化：多情景）1、转灰度图2、顶帽运
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2023-11-28 15:05:31
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