基于OpenCV的车牌识别系统的设计与实现代码大全.doc基于OpenCV的车牌识别系统的设计与实现代码大全.doc基于OpenCV的车牌识别系统的设计与实现代码大全.doc
2022-10-19 17:05:37
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基于OPENCV的人脸识别系统.doc基于OPENCV的人脸识别系统.doc基于OPENCV的人脸识别系统.doc
2022-10-19 14:08:55
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基于 opencv 的人脸识别系统的设计与实现.pdf基于 opencv 的人脸识别系统的设计与实现.pdf基于 opencv 的人脸识别系统的设计与实现.pdf基于 opencv 的人脸识别系统的设计与实现.pdf
2022-10-19 11:05:27
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1)通过目标检测的标注工具LabelImg对采集的图片进行标注，制作成数据集。
2)创建yaml文件，通过yolov5的train程序进行训练，得到权重文件。
3)搭建yolov5算法所需的运行环境，对原始图片进行识别，得到目标表盘的大致轮廓坐标。
4)对表盘图片进行初步预处理，根据大致轮廓坐标与霍夫算法的结果剪裁保留完整的表盘部分。
5)通过正式预处理对图像进行降噪等操作，保留表盘内轮廓的同时减少细节，从而通过拟合椭圆的算法找到椭圆表盘的内轮廓。
6)找寻椭圆的四个顶点，对四个椭圆顶点进行透视变换纠正拍摄角度造成的误差。
7)找寻刻度盘部分，通过仿射变换使刻度盘水平，得到刻度盘中所有分界点坐标从而识别出刻度盘的不同区域。
8)找寻刻度盘圆弧的圆心坐标及半径。
9)计算指针在刻度盘所处区域的角度从而得到表盘的读数并储存处理后的图像。
10)对读数选择性地进行角度修正。
2022-10-10 16:52:37
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基于OpenCV+Python+PyQt5+pygame的照相机，拍照、美化、照相声音一应俱全
1 .项目结构 ：
src文件夹----------|img文件夹
| |资源文件
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|
photo.py文件（包含界面、美化方案、核心功能）
2 .详情介绍
基于opencv开发的照相机，pyqt5作为承载框架以及美化，pygame简单的配合生成了拍照声音
2022-10-04 14:05:52
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针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。
2022-09-27 09:53:44
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