这是一个很好的用傅里叶变换来做的车牌识别源代码，很适合这方面的学者。

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

基于win系统的车牌识别演示程序，支持识别视频流、图片中的车牌

车牌检测识别训练数据集，蓝牌大概800多张、黄牌大概500多张、新能源绿牌大概200多张，少量白牌、黑牌数据。

pythonpython智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车场车牌识别计费系统的程序python智能停车

NACL Web Plug-in 大华车牌识别chrome插件 crx文件 一个被美国列为限制采购的企业 把最常用的组件发到美国，且在知道国内无法访问的情况下。

python实现智能停车场车牌识别计费系统

《智能停车场车牌识别计费系统》程序使用说明 在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入如图1所示的系统主界面。 图1 系统主界面 说明：在运行程序前，先将当前的计算机连接互联网，并且需要先申请百度AI开放平台的图片识别需要的Key，并且复制该Key到项目根目录下的file子目录的key.txt文件中替换相应的内容即可。替换时需要注意不要把原来的单引号删除。 具体的操作步骤如下： （1）识别车牌，并实现车辆入场和出场。当有车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员单击“识别”按钮，系统将识别该车牌，并且根据车牌判断入场或出场，显示不同信息。车辆入场时效果如图2所示，车辆驶出时效果如图3所示。 图2 车辆入场 图3 车辆出场 （2）收入统计。单击“收入统计”按钮，系统会根据车辆进出记录汇总出一个的收入信息，并且通过柱型图显示出来，效果如图4所示。 图4 收入统计 （3）满预警。系统会根据以往的数据自动判断一周中的哪一天会出现车位紧张的情况，从而在前一天给出预警提示，方便管理员提前做好调度，效果如图5所示。 图5 满预警提示

大学生毕业设计+python项目

Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比较简单的界面。对此这里给出博主设计的