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

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

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']  

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']

python 之 分割参数getopt os下有个方法walk,非常的好用,用来生成一个generator.每次可以得到一个三元tupple,其中第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件.  1. 导入getopt, sys 模块 2. 分析命令行参数 3. 处理结果 第一步很简单,只需要: import getopt, sys 第二步处理方法如下(以Python 手册上的例子为例): try: opts, args = getopt.getopt(sys.argv

字符串特别是中文在python里面还是有很多需要注意的地方. . . . 一.字符串 . . 1.字符串连接 方式一:单个字符相连用 + 就可以: 方式二:list组内相连,可以用join: 方式三:list与list相连,可以用zip. 方式四:占位符,"%s"字符串格式化的方式 方式五:.format() #字符串连接 + #两两单字符相连 sStr1 = 'strcat' sStr2 = 'append' sStr1 += sStr2 #sStr1改变了 sStr1 + sStr

Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqFwLMB 密码:37ih Pycharm(community-2017.3.3)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqeOYy7 密码:91ds OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqSnZjh 密码:9kkr windows下如何快速优雅的使用python的科学计

大家好,好久不见了. 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了.要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”. 图1 我想去看看 在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验.不过由于各种原因,博主又回来了. 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研.而研究的方向主要是计算机视觉. 图2 科研就是不断的探索过程 由于我所做的是计算机视觉方向,跟EasyPR本身非常契合.未来这个这个系列的博客会继续下去,并且以后会有更加专业的内容. 目前我研究的方向是文字定位

准备工作: 测试文件内容:cis_cust_imp_info 20131131|+|100010001001|+|BR01|+|2000.0120131131|+|100010001002|+|BR01|+|2000.0220131131|+|100010001003|+|BR02|+|2000.03 将测试文件放入HDFS: sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /ceb/cis_cust_imp_infosudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 77

Python字符进度条 看看这个神奇的module from tqdm import trange from time import sleep for r in trange(10, 1, -1): try: sleep(0.1) except: print() print("异常错误~~~") sleep(0.6) 0%| | 0/9 [00:00<?, ?it/s] 11%|█ | 1/9 [00:00<00:00, 10.00it/s] 22%|██▏ | 2/9

通过下面的练习,加深对python字符编码的认识 # \x00 - \xff 256个字符 >>> a = range(256)>>> b = bytes(a) # 不用参数encoding >>> b b'\x00\x01\x02 ... \xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xfb\xfc\xfd\xfe\xff' >>> b.decode('utf-8') # 报错 Traceback (most recent call l

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

声明:本文参考 Python字符编码详解 在计算机中我们不管用什么语言和程序,最终数据在计算机中的都是字节码(也就是01形式)的形式存在的,如果 计算机直接把字节码显示在屏幕上,很明显一般人看不懂字节码,我们能看懂的只有字符,所以就需要用程序把字节码翻译成字符,要 将字节码翻译成字符,必须在字节码和字符之间建立一种逻辑映射的关系, 我们就使用这种逻辑映射的关系在字节码和字符之间互相 转化,这种逻辑映射关系我们就称之为字符集.      所以字节码和字符之间的翻译过程就是编码或者解码的过程,至于这

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

http://www.docin.com/p-1300981517.html SOM聚类与Voroni图在验证码字符分割中的应用  

http://blog.51cto.com/9478652/2057896 不论你是有着多年经验的 Python 老司机还是刚入门 Python 不久,你一定遇到过UnicodeEncodeError.UnicodeDecodeError 错误,每当遇到错误我们就拿着 encode.decode 函数翻来覆去的转换,有时试着试着问题就解决了,有时候怎么试都没辙,只有借用 Google 大神帮忙,但似乎很少去关心问题的本质是什么,下次遇到类似的问题重蹈覆辙,那么你有没有想过一次性彻底把 Pytho

不论你是有着多年经验的 Python 老司机还是刚入门 Python 不久,你一定遇到过UnicodeEncodeError.UnicodeDecodeError 错误,每当遇到错误我们就拿着 encode.decode 函数翻来覆去的转换,有时试着试着问题就解决了,有时候怎么试都没辙,只有借用 Google 大神帮忙,但似乎很少去关心问题的本质是什么,下次遇到类似的问题重蹈覆辙,那么你有没有想过一次性彻底把 Python 字符编码给搞懂呢? 完全理解字符编码 与 Python 的渊源前,我们有

通过前面的学习,我们已经可以从图像中定位出车牌区域,并且通过SVM模型删除“虚假”车牌,下面我们需要对车牌检测步骤中获取到的车牌图像,进行光学字符识别(OCR),在进行光学字符识别之前,需要对车牌图块进行灰度化,二值化,然后使用一系列算法获取到车牌的每个字符的分割图块.本节主要对该字符分割部分进行详细讨论. EasyPR中,字符分割部分主要是在类 CCharsSegment 中进行的,字符分割函数为 charsSegment(). int CCharsSegment::charsSegment(

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

# python 字符和数值转换 ### 字符转数值------------------------------ ord('A') ==> 65- ord('B') ==> 66- ord('a') ==> 97- ord('b') ==> 98 ### 数值转字符------------------------------ chr(65) ==> 'A'- chr(66) ==> 'B'- chr(97) ==> 'a'- chr(98) ==> 'b'