本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌

百度AI:https://ai.baidu.com  申请App_id 代码重点:pip install  baidu_api from aip import AipOcr import os # 百度识别车牌 # 申请地址 http://ai.baidu.com/ # 请将您申请的Key写到项目根目录下的key.txt文件中,并且按照相应的内容进行填写 filename = 'file/teddy_key.txt' # 记录申请的Key的文件位置 if os.path.exists(filen

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

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

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 这里主要是用两种方法进行定位识别 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '樱花落舞' import tkinter as tk from tkinter.filedialog import * from tkinter import ttk

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

基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性

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

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算

车牌识别的属于常见的 模式识别 ,其基本流程为下面三个步骤: 1) 分割: 检测并检测图像中感兴趣区域: 2)特征提取: 对字符图像集中的每个部分进行提取: 3)分类: 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类. 车牌识别分为两个步骤, 车牌检测, 车牌识别, 都属于模式识别. 基本结构如下: 一.车牌检测 1.车牌局部化(分割车牌区域),根据尺寸等基本信息去除非车牌图像: 2.判断车牌是否存在 (训练支持向量机 -svm, 判断车牌是否存在). 二.车牌识别 1.字符局部化(分割字符),根

概要 HyperLRP是一个开源的.基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP.C/C++.Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台.本文将根据官网指引,进行一个车牌识别的入门探索. 特性 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上,0-error达到 95

前言 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

最近看到geihub上有个车牌识别的项目,感觉很有意思,从上面fork了一下弄到本地自己跑了下.在安装过程中遇到了一些问题,记录如下. 项目github连接:https://github.com/szad670401/end-to-end-for-chinese-plate-recognition ,本机环境Win8 64bit 该项目是基于Python做的,所以首先安装python,本着用最新版本的原则,选择了Python3.5.2(开始用的32位版本,中间不能加载libmxnet.dll,后

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 1. 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和变异第三方库麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 2. 自己实现车牌识别算法(复杂) 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 1. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.pyt

这个是我使用的车牌识别开源项目的地址:https://github.com/zeusees/HyperLPR Python 依赖 Anaconda for Python 3.x on Win64 Keras (>2.0.0) Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) Numpy (>1.10) Scipy (0.19.1) OpenCV(>3.0) Scikit-image (0.13.0) PIL 准备工作:安装以下依赖包 pip install

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和编译第三方库很麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 自己实现车牌识别算法(复杂) ! 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.python.or

毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一.首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二.选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图,以便后续的阀值处理,具体选取BGR哪个根据图片不同而不同:之后均值滤波以降噪,要在失真和去噪效果之间取得平衡,选取合适大

python中字符串自带的split方法一次只能使用一个字符对字符串进行分割,但是python的正则模块则可以实现多个字符分割 import re re.split('-|_','sharejs_haotu-icon100') 输出结果如下: ['sharejs', 'haotu', 'icon100']  

第七篇:字符特征 选择的字符特征应该满足以下条件: (1)选取的字符特征具有较强的鲁棒性,不受字符变形.弯曲等影响. (2)两个字符的字符特征不能完全相同,但部分相同是允许的,即选择的字符特征是唯一的,但是不能重复. (3)选取的字符特征要尽可能的提供字符的信息. (4)选择的字符特征提取方法易于实现,能够减少计算时间. 一般采用纹理.边缘特征.纹理特征是表示图像的另一种重要的视觉特征,纹理结构反映图像亮度的空间变化情况,具有局部与整体的自相似性.纹理是有纹理基元按某种确定性的规律或某种统计规律

Python中字符串自带的split方法一次只能使用一个字符对字符串进行分割,但是python的正则模块则可以实现多个字符分割 import re re.split('_#|','this_is#a|test') 1 2 1 2 返回的是一个列表(list),输出结果如下: ['this', 'is', 'a', 'test']