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Ubuntu Keras 2.2.4, TensorFlow 1.5.0 OpenCV 2.4.9, NumPy 1.14 Python 2.7. 为了方便地运行代码，须安装了带有TensorFlow后端的Keras框架。Darknet框架自包含在“Darknet”文件夹中，必须在运行测试之前进行编译。要构建darknet，只需在darknet文件夹中键入“make”： cd darknet && make 构建Darknet框架后，执行“GetNetworks.sh”脚本 使用脚本“run.sh”来运行test。它需要3个参数： 输入目录（-i）：应至少包含1张JPG或PNG格式的图像； 输出目录（-o）：在识别过程中，许多临时文件将在该目录中生成，并最终被删除。其余文件将与自动注释图像相关； CSV文件（-c）：指定输出CSV文件。 配置后运行，详情见包内文档。

opencv python 车牌识别代码 可以直接运行

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

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基于opencv的车牌识别，在保证配置好opencv的情况下，跑main文件就行

车牌识别 介绍 opencv数字图像处理，pca+svm车牌识别 说明 该小工程是我为了学习支持向量机算法作为练习的，但继SVM的理论后，更多的困难体在数字图像处理上，比如车牌检测，字符分割，不过在坚持下都已被解决，希望大家能加入一起体验机器学习与数字图像处理 车牌识别的流程： 1检测到车牌 2将车牌的字符分割出来 3字符逐个使用SVM模型识别 具体的原理（包括SVM超平面推导公式）位于文件夹“theory”，格式为word 安装教程 python3 安装需要的库即可： numpy pandas opencv scikit-learn eg:pip install scikit-learn -

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对车牌进行分割后的识别的标准库

基于`opencv-python`的车牌识别，主要参考CSDN上几个版主的，对进行了一定的优化，一定程度上提高了识别的准确率。并重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。