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. 大概演示 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 def close_window(): print("destroy") if surface.thread_run: surface.thread_run = False surface.thread.join(2.0) win.destroy() if __name__ == '__main__': win = tk.Tk() surface = Surface(win) # close,退出输出destroy win.protocol('WM_DELETE_WINDOW', close_window) # 进入消息循环 win.mainloop()

系统相关介绍博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028 摘要： 车牌识别是一项重要的模式识别研究方向，具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术，可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而，在某些情况下，由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此，车牌识别不仅具有广泛的应用，而且具有重要的研究意义。 本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类，实现对车牌的自动识别。具体来说，本文首先对车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，提高车牌图像的质量。然后，本文采用颜色特征、形状特征和纹理特征对车牌图像进行特征提取，提高车牌图像的识别准确性。最后，本文采用SVM算法对车牌图像进行分类，实现对车牌的自动识别。通过实验验证，本文所设计的车牌识别系统具有较高的识别准确性和速度，可以满足实际应用的需求。

介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维

downloading_Python基于深度学习和opencv的车牌识别系统.zip

基于Matlab语言的车牌识别[停车场管理，计费功能，GUI界面]（项目案例、架构）

使用MTCNN进行人脸识别，FaceNet进行特征提取的人脸识别系统源码 本项目为一个完整的人脸识别系统，该系统提供了如下功能：人脸识别、人脸特征提取、人脸对比

传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题，共分为两个方面图像识别 和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结，选取了以 Python 语言的 PTL 库作为图像识别的基本架构，其基本思路为讲图片预处理，包括图像分割、字符提取等。 字符识别本质为一个模式匹配问题，采用神经网络具有较好准确度，但是神经网络 具有训练时间长，容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题，采用以卷积神经网络， 以卷积作为度量标准，进一步提升神经网络的反馈性能。 论文以 LeNet5 为卷积神经网络的基本工具集，针对设计和开发数字图像识别系统 系统实现所需要的技术方法需要进行全面的分析和掌握。

如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 TODO(需要开发的功能) 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 3D人脸反欺诈。 mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 Tensor RT移植，高并发。 Docker支持，gpu版 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境

朝鲜语字符识别 概述 该项目正在建立一个模型，以使用VGG-19和Inception V3模型识别2,350个手写的韩文标签。 超过2,000,000个手写字符图像用于训练模型。 入门 安装python库。 （请参阅requirements.txt）pip install -r requirements.txt 下载日期集您可以在许可下下载数据集。 在此代码中使用了PyTorch。 我们可以使用TensorBoard在PyTorch中进行可视化。 有关更多信息，请访问 。 这个怎么运作 预处理图像 当模型需要一致的输入大小时，图像的分辨率会有所不同。 我们需要消除图像中的噪点并裁剪图像。 有四个步骤对图像进行预处理，以将其输入到模型中。 使用中值滤镜消除图像中的噪点 在[0,1]范围内归一化图像像素 裁剪图像 将VGG-19的图像大小调整为224 x 224，对于Inception

1、项目中包含详细的说明文档和PPT、小程序运行视频，可直接用作课程设计、毕业设计的参考； 2、详细内容可查看：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/123181583?spm=1001.2014.3001.5502 1、项目中包含详细的说明文档和PPT、小程序运行视频，可直接用作课程设计、毕业设计的参考； 2、详细内容可查看：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/123181583?spm=1001.2014.3001.5502 1、项目中包含详细的说明文档和PPT、小程序运行视频，可直接用作课程设计、毕业设计的参考； 2、详细内容可查看：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/123181583?spm=1001.2014.3001.5502