毕业设计使用Matlab完成的简易车牌识别功能,能够识别大部分的蓝色小型车牌。用于图像识别技术的学习和理解。看不懂的可私信我要论文。 功能函数都由自己编写,包括车牌定位,车牌字符分割,车牌区域阈值计算和车牌字符识别等函数。包含有识别模板库和测试图像。 使用方法:下载后解压,使用Matlab运行Test.m文件即可,也可以自己在Test文件夹下新建新的测试图像
2021-04-14 18:58:46 16.19MB 车牌识别 matlab
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个人整理CCPD黄色车牌数据集300条,格式于CCPD相同,可以直接使用 格式介绍:https://github.com/xiaosongshine/CCPD_Plus/blob/main/README.md
2021-04-14 16:08:18 41.79MB 车牌识别 车牌检测 CCPD
CNN+RNN端到端车牌识别预训练模型,项目地址:https://github.com/MrZhousf/license_plate_recognize;训练数据为35万,13 epoch, loss=0.213
2021-04-14 14:41:11 117.12MB 车牌识别
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最详细的Android上面调用的opencv库,实现的车牌识别,很具有参考意义,大家可以根据自己的需要在这个上面的基础上面进行修改
2021-04-14 09:51:06 76.53MB Android上面的车牌识别 Opencv调用
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器件:STM32F103 OV7670 TFT 功能说明:识别车牌号码,并能够计算停车时间,费用 资料内容:包含程序源码,电路图原文件,使用说明,测试车牌
2021-04-14 09:03:03 1.90MB 单片机 stm32 车牌识别
最近在做车牌识别,发现网上下载的有些字符库识别效果不太好,所以就根据车牌字符分割的方法自己制作了一个车牌字符库。因为字母I和O和数字1和0相似,所以没有字母I和O。整个字符库包括0-9,A-Z(没有I/O),和'京津冀晋蒙辽吉黑沪苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼渝川黔滇藏陕甘青宁新台港澳'。图片为40*20 png格式,已经是二值图像,使用时不需要再转换。
2021-04-13 19:08:42 21KB 车牌识别 字符库
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需要在前端摄像机启用事件抓图 详情见: https://blog.csdn.net/cngwj/article/details/79683825 环境: win10(10.0.16299.0)+ vs2017 sdk版本:CH-HCNetSDK_Win32_V5.3.2.15_build20171122 2018.2.26 调用海康威视sdk获取车牌号 2018.3.7 获取设备系统时间 2018.3.12 保存车牌号到csv文件 2018.3.14 对识别到的车牌号进行白名单比对
2021-04-13 10:01:20 8.28MB 报警布防 车牌识别
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里面包含车牌识别的所有图片模板,作为训练样本用,很全面。
2021-04-12 22:07:06 22.44MB 车牌识别
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使用LabVIEW与OneNET进行对智慧停车场的开发,使用NImyRIO作为基础的硬件设备,外接各种外设进行开发。 某物业主打算构建一套智慧停车系统,采用先进的技术对停车场进行管理。停车场结构如图 1.1 所示。用户需求: (1)监测车库有害气体浓度,浓度超标情况下控制通风换气; (2)识别出入车牌,记录车辆停止车位信息; (3)提供根据车牌查询车位信息; (4)显示空余车位数量及空余车位分布位置; (5)根据车位信息动态更新车辆进出电子导引指示牌信息。 基础部分:选用实验室现有模块,实现以上用户需求 1-4 的功能;要充分考虑实际环境布局,采用更少的资源实现了更优的方案。 发挥部分:选用实验室现有模块,实现用户需求(5)的功能;不仅采用简单的有线传输,还使用了 CAN、Wifi、ZigBee 模块进行了数据传输。
2021-04-12 20:52:48 26.85MB 实训 智慧停车场 LabVIEW 车牌识别
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MATLAB车牌识别部分: 1、图像预处理:在整个车牌识别系统中,由于采集进来的图像为真彩图,再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因,图像质量并不高,其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别,所以在进行车牌分割和识别处理之前,需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 2、车牌定位:首先对车牌的二值图片进行形态学滤波,使车牌区域形成一个连通区域,然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选,获取车牌区域的具体位置,完成从图片中提取车牌的任务。 3、车牌分割:首先对车牌进行水平投影,去除水平边框;再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知,与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔,与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度,并以此为依据对车牌进行分割。 4、字符识别: 神经网络:先用bp神经网络训练测试集中涉及到的字符,如粤、闽等,A-Z,0-9;进行比对识别; 模板匹配:来对车牌进行识别。识别过程中,首先建立标准字库,再将分割所得到的字符进行归一化,将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较,最后把误差最小的字符作为结果显示出来。
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