一、手机端车牌识别OCR识别流程 车牌识别是基于OCR识别的一用应用。手机端车牌识别过程包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等一系列算法运算，其流程如下图所示： 其中图像采集是通过视频流识别，对视频进行解帧识别，手机端车牌识别的识别速度为毫秒级别，体验起来比扫二维码还快。 图像采集：视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号。 预处理：一般会根据对现场环境和已
题目描述 Description
广州市车管所为每一辆入户的汽车都发放一块车牌，车牌的号码由六个字符组成，如A99452、B88888等，这个字符串从左边数起的第一个字符为大写英文字母，如A、B、C等，表示这辆车是属于广州市区内的汽车还是郊区的汽车，后面的五位由数字组成。假定以字母A、B、C、D、E、F、G、R、S、T开头的表示是市
智能交通系统（ITS）是交通管理体系发展的必然趋势，车牌自动识别技术作为智能交通系统中的重要组成部分，已被广泛应用于公路收费、车辆停车管理、交通执法等场合。 传统车牌识别系统主要有两种，一种是基于 PC 机，另外一种是基于 DSP 和FPGA。基于 PC 机的车牌识别系统功耗和体积大，基于 DSP 和 FPGA 的车牌识别方案设计
主要步骤：准备车牌单个字符图像作为神经网络分类器的训练数据，越多越好。当然需要对每幅图像提取特征，这里使用的是水平和垂直累计直方图和缩小后的图像信息。获取车牌图像，这里的车牌图像已经完成抠图，并且是灰度图像。将车牌图像中每个字符分割成单一图像（OCR类实现）。提取分割出的字符图像特征信息，并使用分类识别字符（OCR类实现）。
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2024-10-18 16:08:24
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。车牌号序列模型，采用Resnet18+transformer模型，直接输出车牌号序列。数据集上，车牌检测使用CCPD 2019数据集，在训练检测模型...
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2023-04-28 13:15:37
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一、车牌识别简介随着科学技术的发展，人工智能技术在我们的生活中的应用越来越广泛，人脸识别、车牌识别、目标识别等众多场景已经落地应用，给我们的生活品质得到很大的提升，办事效率大大提高，同时也节约了大量的劳动力。今天我们来讲一讲车牌识别这个任务，车牌识别技术经过多年的发展，技术路线也呈现多样化，我们来介绍一下其中的两种：第一种，单个字符识别首先，在地面上有传感器感应区域，当有车辆经过时自动进行拍照，然
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2024-01-02 11:10:49
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又到了一年一度的灵魂拷问季：年会中奖了没？被年终奖砸晕了没？从本节起，我们开始尝试做一下车牌识别中的算法部分。从上一节的基本框架图中，可以看到，要想做车牌识别，第一步还是要知道车牌在图片中的位置！所以，万里长征第一步，我们先从车牌定位开始吧。车牌定位寻找车牌对于人脑来说真是小事一桩，这也是经过千锤百炼的结果。但是对于计算机来说可能就没有这么简单了。我们先来看看在物理世界什么是车牌，以及他们有什么特
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2022-10-06 08:54:14
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车牌识别主要包括三个主要步骤：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。车牌定位与字符识别技术以计算机图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像进行预处理及边缘检测等过程
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2023-12-20 09:03:27
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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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如果给定的车牌斜掉了，必须旋转校正，要不然没办法识别出里面的每个字符！旋转要经过5步计算，1）根据蓝底车牌图，计算出二值图。2）消除二值图水平方向的锯齿。3）二值图转为边缘图。4）计算旋转角度，5）旋转每一步都保存了运算过后的图像，方便理解#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#in
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2024-06-18 18:06:30
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一、现在的国内民用车牌都是92式车牌。其车牌的一些参数指标如下：A：总长度为440mm；B：高度为140mm；C：其中单字符的宽为45mm；D：整个车牌区域字符长度为409mm(这里在后面计算的时候方便都认为是410mm)；E：字符的高度为90mm；F：第二和第三个字符之间的距离为34mm；G：其他的每两个字符之间的距离为12mm；H：其中如果出现字符"1"的话，字符“1”的宽度为13.5mm；与
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2024-07-23 11:15:48
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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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从本节起，我们开始尝试做一下车牌识别中的算法部分。从上一节的基本框架图中，可以看到，要想做车牌识别，第一步还是要知道车牌在图片中的位置！
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2021-07-15 09:57:38
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1：彩色图像转灰度，加权平均法W=0．229×R+0 587xG+0114xB（1）缩小图像为源图像的1/42: 中值滤波： 是否需要 ，看效果吧3：二值化 ： 大律法阈值4：边缘提取：可以使用简单的一阶差分运算，在水平方向和垂直方向，或者带有滤波效果的soble算子5：车牌粗提取：在水平方向上边缘统计发获得车牌大概位置的2个，在边缘统计图里面，从下向上进行判断，获得2个峰值，然后寻找
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2023-06-27 14:54:53
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之前我们聊了聊一个优秀的车牌识别系统的标准是什么，那么今天就来说说他的工作原理又是怎么样的。 首先，车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。 一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。其具体流程就是当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。然后车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照
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2024-03-25 18:14:50
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初学Python.Opencv，想用它做个实例解决车牌号检测。车牌号检测需要分为四个部分：1.车辆图像获取、2.车牌定位、3.车牌字符分割和4.车牌字符识别在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割，先介绍车牌定位部分车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置车
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2023-06-29 13:57:07
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在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱
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2023-07-03 19:15:46
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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