基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目源码.zip基于MATLAB的车牌字符识别项目
2024-05-05 20:46:09
289KB
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传统的字符分割方法一般针对单行车牌，本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理，减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分，对前两个字符的部分先垂直投影，再结合先验知识判断进而准确分割；对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明，该方法同时适用于单双行结构车牌，对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。
2024-05-03 10:50:52
2.19MB
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opencv
opencv_使用opencv+python+UI界面实现的车牌识别项目_项目实战
2024-04-26 15:07:57
22.71MB
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车牌识别匹配模板，做车牌识别匹配不可缺少的模板
车牌识别匹配模板，做车牌识别匹配不可缺少的模板
车牌识别匹配模板，做车牌识别匹配不可缺少的模板
2024-04-26 13:48:43
12.2MB
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基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云）
功能:
[1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等
[2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据
[3]图像识别车牌号
2. 修改数据库配置
修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES`
```python
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库
'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址
'POST': '3306',
'USER': 'root',
'PASSWORD': '123456',
}
}
```
4. 配置停车位
```bash
# 这是初始化100个停车位
python manage.py configure_park 100
# 这是增加100个停车位
2024-04-23 10:43:16
8.46MB
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在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。
首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。
在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。
最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。
该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的
2024-04-17 12:05:09
12.37MB
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CCPD2019车牌数据集，10000张图片，已制作YOLO格式标签，可以直接训练
2024-04-15 13:12:42
525.13MB
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基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述：
### 系统架构：
1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。
2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。
3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。
4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。
5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据
2024-04-13 21:14:13
191.77MB
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