/** * 第一:普通汽车 * 车牌号格式:汉字 + A-Z + 5位A-Z或0-9( 车牌号不存在字母I和O防止和1.0混淆) * (只包括了普通车牌号,教练车,警等车牌号 .部分部队车,新能源不包括在内) * 京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼军空海北沈兰济南广成使领 * 普通汽车规则:"[京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领A-Z]{1}[A-Z]{1}[A-HJ-NP-Z0-9]{4}[A-HJ-NP-Z0-9挂学警港澳]{1}&

第二篇:车牌的特征及难点 2.1  对我国车牌的认识 我国目前使用的汽车牌号标准是 2007 年开始实施的<中华人民共和国机动车号牌>GA36-2007(2010 年修订).根据 GA36-2007 对机动车牌号编排规则规定,我国汽车的车牌构造特点如下: 汽车车牌号的编排规则:我国的标准车辆车牌是由一个省份汉字(军警车牌为其他汉字)后跟字母或阿拉伯数字组成的 7 个字序列.标准车牌的的具体排列格式是:X1X2·X3X4X5X6X7,X1是各省.直辖市的简称或军警,X2是英文字母,代表该汽车所在

第四篇:车牌定位 车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来.车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别. 目前车牌定位有两大类.基于灰度.基于彩色. 基于灰度: 我们采用的是基于灰度的形态学的车牌定位:首先根据车牌区域中丰富的纹理特征,提取车牌图像中垂直方向的边缘并二值化.然后对得到的二值图像进行数学形态学(膨胀.腐烛.幵闭运算等)的运算,使得车牌区域形成一个闭

一.移动端车牌识别产品描述 移动端车牌识别软件是基于移动平台的OCR识别应用程序,支持Android/IOS等多种主流移动操作系统.该产品只需通过智能手机或Pad的摄像头对准车牌,无需拍照,实现自动采集车牌信息轻松扫一扫识别出车牌号的功能. 二.移动端车牌识别应用背景 现在我国交通执法用PDA机使用越来越普及了,由于人口越来越多,车辆越来越多,对人与车的管理必须提高效率,如果在这些终端机上能够集成移动端车牌识别.驾驶证识别,行驶证识别,证件识别等用OCR技术研发出的功能,必然省时省力,对于维护交

一.移动端车牌识别应用背景 (技术交流:18701686857  QQ:283870550) 随着经济水平的不断提高,汽车数量的不断激增为汽车管理带来了不小的难度.路边违章停车的现象越来越频繁.现在,车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点手段之一,有效.准确.及时的车牌识别可以方便警务人员的交通执法.停车场车辆管理等工作.伴随着智能终端以及4G技术的快速普及与发展,移动互联网时代已经全面爆发,出现了基于Android.iOS平台的移动端车牌识别sdk,完美集成核心车牌识别算法,为智慧停车客户提供

同行业中,别人标配有的产品我有,别人没有的产品我们也有,如此才能增强竞争力,通过优化创新,前端车牌识别SDK功能,性能上,都是行业NO.1的水平.车牌识别sdk这个用于越来越多人集成了,汽车保有量日益上升,越来越多公司开发车辆管理系统,在系统开发过程中,对于OCR识别算法,不少开发人员为了节省成本,在开源中寻找车牌识别算法,耗费了不少人力物力以及时间成本.易泊时代车牌识别算法经历了十几春秋,商用来说,再没难度. 一个好的算法并非一朝一夕,经得住风霜,耐得住寂寞,手机前端车牌识别SDK扫描识别,速

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

这篇文章是一个系列中的第三篇.前两篇的地址贴下:介绍.详解1.我撰写这系列文章的目的是:1.普及车牌识别中相关的技术与知识点:2.帮助开发者了解EasyPR的实现细节:3.增进沟通. EasyPR的项目地址在这:GitHub.要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章. 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我们开始深入EasyRP的程序细节.了解EasyPR是如何一步一步实现一个车牌的识别过程的.根据EasyPR的结构,我们把它

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本 简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本      人脸识别.车牌识别是opencv当中常见的例子和应用      Halcon当然也有,而且非常简单,甚至,简单的令人发指,核心代码才10行. 有经验的用户都知道,车牌识别,难点并非ocr识别,因为都是标准的几套字符,ocr很简单,有现成的数据库,自己采集.制作也不难      车牌识别,最大的难点,在于图像切割,由于现场光线.角度.以及位置.车

Theano下用CNN(卷积神经网络)做车牌中文字符OCR 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50989742 之前时间一直在看 Michael Nielsen 先生的 Deep Learning 教程. 用了他的代码在theano下测试了下中文车牌字符的识别.由于我没有GPU,简单的在进行了16个epoch之后,识别率达到了 98.41% ,由于图像本来质量就不高,达到这个识别率,效果挺不错了. 一共 31 类 车牌中文字符数据来源于

这里的LPR的的几篇文章是之前项目的一些相关资料的整理,涉及实验室内部的资料就没有放上来,希望能对想了解这方面的同学,有所帮助,那怕了解个大概也好.知道整体的思路就好.当初就是一个人瞎摸索,走了很多的弯路,也算给其他人一点建议吧. 车牌识别LPR系统系列文章汇总: 车牌识别LPR(一)-- 研究背景 车牌识别LPR(二)-- 车牌特征及难点 车牌识别LPR(三)-- LPR系统整体结构 车牌识别LPR(四)-- 车牌定位 车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法 车牌识别LPR(六)-- 字符分

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

第六篇:字符分割 在知道了车牌字符的规律之后,可以根据车牌的特点对字符进行分割.一般最容易想到的方法就是根据车牌投影.像素统计特征对车牌图像进行字符分割的方法.是一种最常用的.最基本的.最简单的车牌字符分割方法.它的精髓是对车牌图像进行逐列扫描,统计车牌字符的每列像素点个数,并得到投影图,根据车牌字符像素统计特点(投影图中的波峰或者波谷),把车牌分割成单个独立的字符. 图像的边缘信息一般都是高频信息,所以在水平.垂直方向上对车牌图像进行小波变换,对其高频信息进行重构,获得相应的高频信息方面的子图

该方法是某个文章中看到的,有点忘了是那一篇了,看的太多也太久了. Step1.把采集到的RGB图像转换为HSI图像. HSI模型能反映人对色彩的感知和鉴别能力,非常适合基于色彩的图像的相似比较,故采用HSI模型.假设HSI颜色模型各分量为H.S.I ,RGB 彩色模型的各个分量为 R,  G ,B ,则 RGB 转换 HSI 的公式为: 其中H 表示色调,如红色.绿色.蓝色等,色调的取值范围为 [0 , 360],其对应颜色轮的角度.S表示饱和度,其意义是颜色的鲜艳度,可以用百分比来表示,从0%

第三篇:系统的整体架构 LPR系统大体上可由图像采集系统,图像处理系统,数据库管理系统三个子系统组成.它综合了通讯.信息.控制.传感.计算机等各种先进技术,构成一个智能电子系统. 图像采集系统:图像采集系统主要由传感器.辅助照明设备和图像采集设备组成,主要功能是采集车辆图像.当有车辆经过时会触发感应装置,感应装置一般为地感线圈,触发成功后摄像机或照相机会自动采集当前的图像,最后将采集到的图像传送到计算机或手持的嵌入式系统进行处理. 图像处理系统:图像处理系统即为本文主要讨论的算法处理模块,为整个

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌

核心内容:车牌识别.OCR识别技术.移动端车牌识别.手机端车牌识别.安卓车牌识别.Android车牌识别.iOS车牌识别 一.移动端车牌识别OCR技术研发原理 移动端车牌识别是基于OCR识别的一种应用.移动端车牌识别OCR技术识别过程包括图像采集.图像预处理.车牌定位.字符分割.字符识别.输出结果等一系列算法运算,其流程如下图所示: 其中图像采集是通过视频流识别,对视频进行解帧识别,移动端车牌识别OCR技术的识别速度为毫秒级别,体验起来比扫二维码还快. 二.移动端车牌识别OCR技术应用背景 随着

前言 目前百度的AI接口相对完善,对于文字识别类的操作还需要开发者一一去尝试,去评估这效果到底是怎么的. 文字识别的接口相对简单,官方提供的SDK也集成很好,笔者只是在这上面做了一些前期性的功能数据校验和过滤,以及返回结果的处理. 实验效果 先来看一下识别效果: 1.精细化车牌(识别准确) 2.实际场景车牌 (识别准确) 3.多车牌(只识别到一个车牌) 实际拓展思路 鉴于上述结果,目前百度车牌识别可以做到 实际应用场景的处理,但要真正结合.融合,需要开发者们自己做些前期处理,比如说,你需要在摄像

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别.车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+.传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别.任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌. 生成车牌数据 1.定义车牌数