基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云） 功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置 修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比较简单的界面。对此这里给出博主设计的

基于Opencv的车牌识别系统，Python代码，跑起来很容易，适合对机器学习感兴趣的同学，项目中整理了不少车牌标注图片，能够节省大量的工作量。 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. 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。 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。

基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云） 功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置 修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位

基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两个模块进入新的界面，根据按钮进行操作 本项目还可以进行优化，希望有实力的朋友们可以进行二次开发。 基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两个模块进入新的界面，根据按钮进行操作 本项目还可以进行优化，希望有实力的朋友们可以进行二次开发。 基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两个模块进入新的界面，根据按钮进行操作 本项目还可以进行优化，希望有实力的朋友们可以进行二次开发。 基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两

基于机器学习的python车牌识别系统源码.zip将汽车照片的绝对路径输入，先进行图像预处理，通过神经网络分类，最后输出车牌号 实现程序： Gui.py 2. 图像预处理 将源图片进行均值迁移，然后筛选蓝色，进行开操作消除噪声，进行闭操作填充车牌，然后进行矩形轮廓筛选，标记并剪切图片，然后压缩分割字符，调整字符图片大小，将字符图片写入文件。 实现程序： Find_card.py Spilt_char.py Op.py 3. 训练神经网络 设置好神经网络参数以及将训练集加标签归一化后，基于tensorflow进行训练，根据数字字母训练集和汉字训练集训练好两个网络模型写入文件。 实现程序： Bp_char.py Bp_chinese.py 4. 字符识别 先将预处理好的图片归一化，然后特征提取，分别使用训练好的分类器进行分类，然后再合并输出。 实现程序 Predict.py 5. 环境与依赖 语言：python3.7 依赖：opencv3、tensorflow、numpy、Tkinter 分类器：全连接卷积神经网络

基于 OpenCV 和 Python 车牌识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 OpenCV 和 Python 车牌识别系统的设计与实现代码大全.pdf

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

资源包括基于机器学习SVM车牌识别的源代码和参考报告，系统的描述链接是：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/115433365