结课设计…顺利过。项目主要是利用OpenCV的SVM支持向量机，来进行车牌字符的训练，并进行字符的分割、字符识别等。使用Python内置模块Tkinter来实现系统的图形界面。将识别到的车牌与数据库中的黑名单车牌比对，实现正常车牌的快速放行以及黑名单车牌的及时报警。

前言: 开源的opencv真是一件伟大的产品，那么多个函数跟变量（具体多少还没数过）。要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作。如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼。 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子，还好不多才200多页。总体上对opencv里的一些常用函数功能作用大致有点了解，筛选一些跟元件识别有关的运用内容，但它论坛里的贴子回复的内容点到即止的居多。从网上下载了能搜到的教程跟代码全学习了解测试了一下，图像处理流程通常先开始都是要进行滤波，除燥，灰度，二值化后再轮廓识别等。 开始动手 经过多次好多次运行测试组合，终于有一次显示出意外的惊人效果，而且相当简单只是调用了几个函数而以，就可以有这样效果实在出人意料。第一个是进行元件中心点获取，也是直接调用函数再加点东西就可以得出元件的四个矩形顶点坐标，有这几个坐标就可以直接算出元件中间点所在的坐标了。如果要检测元件摆放角度是否是垂直90度，只要判断边宽的长度为最小或最大时就是垂直90度。 但这个矩形框无法测出元件具体角度。如截图: 测试视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XMjU5NzY5NTI0.html 不过，还有另外一个函数可以提供这个功能，调用后可以直接求出最小外接矩形和角度 如截图: 测试视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XMjYwMDMzMDc2.html 说明:里面的光源不行，临时用手电筒，和在光盘上插几个LED做环形灯做照明，无法做到无阴影显示。如果光源做的好，效果应该是非常精确稳定。 识别包含下面2种做法: opencv里需要的头文件跟库文件都已编译好放在和设置在当前程序目录下，就可不用安装opencv 也能直接编译。

基于OpenCV的车牌识别源码+车牌图像处理源码，比较简单的源码，可以稍微了解下，大神就不用参考了。

基于YOLOV5的车牌定位和识别源码，识别精度高达92%

matlab表情识别源码表情识别Matlab代码 面部表情识别 为了获得ADABOOST FACIAL EXPRESSION RECOGNITION的完整源代码，请访问我的网站 有关更多信息，请给我发送电子邮件给Hamdi Boukamcha Sousse 4081突尼斯发送电子邮件给手机+21650674269网站

android安卓眼球瞳孔识别源码Demo APP,可选择图片识别，可选择视频，也可以打开摄像头。三种方式，识别人眼睛位置和瞳孔位置。十分精确和高效。 应用十分广泛，比如：瞳孔距离检测，注意力评估，眼球控制鼠标相关大家交互等。 方案介绍文章：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/124290719 在文章中，你可以了解到一些目前上市场上主流的方案比如dlib方案，梯度算法方案等来检测眼球的。本方案是一个新的方案与之相比优势明显，欢迎下载测试。 软件为app版本。需要安卓的设备测试，64位常见的手机即可。老旧手机无法运行可以联络我帮你处理。无积分下载也可以联络我免费发送给你测试。

人脸识别源码_C#_程序源码

1、内容概要：本资源主要基于KNN算法实现手写数字识别，适用于初学者学习机器学习KNN算法使用。 2、主要内容：训练集trainingDigits；手写数字识别测试集testDigits；KNN算法实现手写数字识别源代码KNN_digits.py。

基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好

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