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传统的字符分割方法一般针对单行车牌，本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理，减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分，对前两个字符的部分先垂直投影，再结合先验知识判断进而准确分割；对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明，该方法同时适用于单双行结构车牌，对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。

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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

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的