本项目使用OpenCV和Python语言,实现了一个实时视频流车牌识别系统。该系统可以从摄像头中获取视频流,并自动识别车辆的车牌号码。以下是该项目的详细描述: 步骤1:视频流获取 首先,我们需要获取视频流并将其传递给系统。我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture功能,该功能可从摄像头、文件或网络中读取视频流。在本项目中,我们将使用电脑摄像头获取实时视频流。 步骤2:车牌识别 为了识别车牌号码,我们需要先检测车辆的位置和大小。在本项目中,我们将使用Haar级联分类器来检测车辆。 在检测到车辆后,我们可以使用车牌识别算法对车牌进行识别。在本项目中,我们将使用基于深度学习的车牌识别算法,例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。识别结果将被绘制在车辆矩形框上。 步骤3:结果输出 最后,我们可以将识别结果输出到控制台或保存到文件中。在本项目中,我们将在车牌上绘制识别结果,并将视频流显示在屏幕上。 以上是本项目的详细描述。该系统可以帮助警察、停车场管理等监控场合快速识别车辆的车牌号码。
2023-06-01 11:27:49 4.73MB opencv python
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车牌识别训练用字符 车牌识别训练用二值化后字符
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2023-05-15 12:08:40 173.42MB 毕业设计 python 课程设计
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基于Opencv的车牌识别系统,Python代码,跑起来很容易,适合对机器学习感兴趣的同学,项目中整理了不少车牌标注图片,能够节省大量的工作量。 毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 - 版本:python3.7.3,opencv4.0.0.21,numpy1.16.2,tkinter和PIL5.4.1. 算法思想来自于网上资源,先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌,再识别字符。车牌定位在predict方法中,为说明清楚,完成代码和测试后,加了很多注释,请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中,请参看源码中的注释,需要说明的是,车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM, opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample,StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限,你测试时会发现,车牌字符识别,可能存在误差,尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。 由于样本数据来自网络,因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的。
2023-05-12 09:42:27 28.59MB python 车牌识别系统 毕业设计 课程设计
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2023-05-11 20:39:41 190.84MB python 毕业设计 软件/插件
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这是一个实现简单,准确率较高的方法。 一、本方法基于颜色特征实现车牌定位。 在HSI空间实现蓝色查找,思路来自博客园 silenceer 的博客《车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法》[1]。 通过对疑似区域求外接矩形判断车牌区域,思路来自博客园 计算机的潜意识 的博客 《EasyPR--开发详解(4)》[2]。 二、通过垂直投影和连通域分析实现字符分割。 三、通过3层神经网络实现字符识别。 参考 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程[3]。
2023-05-08 20:46:36 5.53MB matlab 机器学习
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用pycharm实现的车牌识别系统,可视化用的pyqt5,图像处理用的opencv+pillow,用svm训练模型,文档为全部代码,实现功能是:1.上传本地图片进行识别 2.打开摄像头进行识别
2023-05-08 20:43:03 7.47MB 车牌识别全部代码
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基于Altera FPGA开发板实现了搭载有软核的车牌实时识别系统。 全国大学生集成电路创新创业大赛。 ARM 片上系统设计挑战赛。 本系统通过 Verilog 在硬件平台实现车牌识别算法。测试识别正确率均在 95%以上,且平均正确率为 98.5%。
2023-05-04 20:00:40 52.75MB FPGA ARM 车牌识别 数字识别
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本系统具有友好的用户操作界面,可以对车牌识别进行结果的展示,通过界面对车牌识别进行分析。 基于 CNN+Yolo 的车牌识别是一种先进的计算机视觉技术,它可以自动识别道路上的车辆并记录下车牌信息。该技术结合了深度学习和目标检测算法,具有高准确性和高效性。 在该技术中,CNN 是一种用于图像分析的深度学习算法,它可以对图像进行自动分类和识别。Yolo 是一种目标检测算法,它可以在图像中自动检测出目标并给出其位置和大小。这两种算法的结合使用可以实现高效的车牌识别。 在实现过程中,首先需要对图像进行预处理,包括去噪、图像增强和尺寸归一化等步骤。接着,使用 CNN 算法对图像进行特征提取,并将其与训练数据进行比对,从而识别出车牌的位置和类型。同时,使用 Yolo 算法对车牌进行精确定位和检测,以确保车牌的完整性和准确性。 该技术的应用场景广泛,例如智能交通系统、停车场管理、安防监控等。在未来,随着计算机视觉技术的不断发展和完善,基于 CNN+Yolo 的车牌识别技术将会得到更广泛的应用,为人们的生活带来更多的便利。同时,该技术还可以应用于车牌的伪造和篡改检测,有助于保障交通安全和社会稳定。
2023-05-03 13:47:23 288.32MB 深度学习 cnn python
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Android版本车牌检测和识别算法APP,在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果,CPU(4线程)约30ms左右,GPU约25ms左右 ,基本满足业务的性能需求。详细说明请查看:智能驾驶 车牌检测和识别(四)《Android实现车牌检测和识别(可实时识别车牌)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704242
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