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
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