用python和opencv做的LPR车牌识别系统1.有图片识别和视频识别两种模式2.美观的gui界面和干净整洁的代码, 视频播放量 941、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 5、收藏人数 18、转发人数 5, 视频作者 会写代码的青蛙, 作者简介 【QQ1150884107】掌握各类编程,包括Python、Jav
import cv2import hyperlpr3 as lpr3 2.新建车牌识别实例 主要是利用hyperlpr3的LicensePlateCatcher函数新建车牌识别实例。 catcher=lpr3.LicensePlateCatcher() 3.读取车牌识别图片 主要是利用cv2读取图片。 image=cv2.imread("test.jpg") 4.开展车牌号码识别 主要是利用新建的实例开展车票号码识别。 print("车牌识别...
步骤一：加载并展示车牌图像我们首先使用Python的PIL（Python Imaging Library，Python图像库）和URL相关库从URL加载图像，并将其转换为数组以便OpenCV进行处理。import cv2import pytesseractimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom urllib.request import urlopenfrom PIL importImageimport ipywidgets as ...
2.2车牌字符的分割 #车牌字符分割# 图像去噪灰度处理gray_image=gray_guss(image)# 图像阈值化操作——获得二值化图ret,image=cv2.threshold(gray_image,0,255,cv2.THRESH_OTSU)plt_show(image)#膨胀操作,使“苏”字膨胀为一个近似的整体,为分割做准备kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(2,2))...
# 车牌识别的核心流程通常包含三个主要步骤：车牌定位、字符分割和字符识别。这些步骤可以通过多种技术手段实现，例如使用Python语言结合OpenCV和TensorFlow或PyTorch等流行的库。在车牌定位阶段，目的是从图像中精准找出车牌的位置。这可以通过色彩空间转换、颜色阈值分割以及形态学操作等技术来实现。一旦车牌区域被准确框定，...
实现方式 我们这里不做太复杂的车辆动态识别,只演示从图像中识别车牌信息,车牌识别功能的实现方式大致分为两种,一种是自己编写代码实现,另一种是借助第三方 API 接口实现。 自己实现 如果我们想要通过 Python 自己手动编码实现车牌识别功能,可以借助一些 Python 库,比如:OpenCV、TensorFlow等,这种方式因为每一个功能点都...
上一章讲了检测模型的实现,这一章将一下识别模型的实现,PaddleOCR提供的通用字符集有6623个,但是车牌号就不需要这么多,我们只需要识别这些车牌,蓝牌、黄牌(单行)、绿牌、大型新能源(黄绿)、领使馆车牌、警牌、武警牌(单行)、军牌(单行)、港澳出入境车牌,只用提取极少部分字符即可,下面我们来接着将代码如何实现的...
基于cnn的车牌识别代码实现 车牌识别opencv,本来一直想写点自己在做车牌识别的经历,但感觉没有必要。感觉这个东西大把的有。但是我自己在学习汇报的时候思路是混乱的。故我自己想借此机会整理一下自己的思路。更准确的说的留下自己一些想法和问题。我在初学阶段是根据那本
最后通过Tesseract-OCR识别车牌并在控制台上打印。 3. 准备数据集 这次就不自己标注了,直接找了一个开源的。训练集张、验证集张、测试集张。数据集质量一般。 4. 训练YOLOv5模型 4.1 下载源码 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 4.2 安装环境 ...
摘要:之前的中文车牌识别系统升级到v2.0版本,本文详细介绍使用深度学习实现的高效中文车牌识别系统完整代码,包括训练过程、原理介绍、模型对比、系统设计等部分。采用了最新的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5目标检测算法进行车牌检测定位,并应用LPRNet识别车牌字符,另外支持车牌颜色识别。文中使用5555张车辆车牌图像训练,并...