算法实验周课程设计说明书-龙曲线（使用OpenCV实现）高分课设

该文件包含了车牌识别的两个版本：matlab语音版+OpenCV版，有丰富的测试实例和文档信息，测试结果能满足大部分的车牌识别。

一：相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符） 二：这里面的代码都是作者亲自优化过的，你可以在上面做修改，做优化，甚至一起协作开发，一些处理车牌的细节方法你应该是感兴趣的。如果你对代码不感兴趣，那么经过作者精心训练的模型，包括SVM和ANN的模型，可以帮助你提升或验证你程序的正确率。如果你对模型也不感兴趣，那么成百上千经过作者亲自挑选的训练数据生成的文件，你应该感兴趣。作者花了大量的时间处理这些训练数据与调整，现在直接提供给你，可以大幅度减轻很多人缺少数据的难题。

图片人脸识别 import cv2 filepath = img/xingye-1.png img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml ) color = (0

压缩包包含文件： coco.names，yolov3.cfg， yolov3.weights共三个文件。分别为训练数据的标签、网络框架、网络参数

基于opencv版的图像的傅里叶变换与反变换

图像复原之Lucy-Richardson算法滤波（OpenCV版），算法主要来源于stackoverflow问答:https://stackoverflow.com/questions/20266825/deconvolution-with-opencv。CSDN博客为：https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/92800150。

opencv版俄罗斯方块，有图片，是c++版本的，有意者免费下载

使用OpenCV技术，用于提取图像中的最大轮廓

相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 　　系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符）