在上一篇Python+Opencv简易车牌识别(一):基于HSV颜色空间的图像分割中,我们讲了如何仅基于颜色来进行简单粗暴的车牌分割。今天我们考虑对图像进行一些更复杂的预处理,来使我们的程序能够识别更复杂情境下的车牌。 原图依旧如下: 完整代码于文章末尾给出。 2.分析 2.1.读取图片 程序开始,读取图片。在这里我们将图片进行等比例放缩,宽度固定
其中,CNN由于具有强大的特征提取能力,在字符识别中表现出色。 二、实战应用示例 以下是一个使用OpenCV进行车牌识别的实战应用示例。 图像预处理:首先读取车牌图像,进行灰度化、滤波去噪和边缘检测处理。 车牌定位:使用轮廓检测算法找到车牌轮廓,并进行透视变换。 字符分割与识别:对变换后的车牌图像进行字符分割,并使用字符...
1. 正负样本过少,SVM还未能完全将车牌区域和非车牌区域分离出来。 2. SVM采取的特征仅仅是将车牌的灰度值作为特征向量进行训练,这个方法本身就有问题。作者本来是想用HOG+SVM判断的,但是由于其它原因没有加入。 3. 作者在想做一个车牌识别肯定是有自己应用的场合。没有必要将各种类型的生活照中的车牌识别出来。...
车牌字符识别 识别车牌上的字符通常使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。你可以使用预训练的模型(如CRNN, Tesseract等)或从头开始训练自己的模型。 整合与测试 将车牌检测和字符识别模型整合到一个完整的系统中,并对实际图像进行测试。调整模型参数和预处理步骤,以优化识别准确率。 实际应用 部署车牌识别系统到...
参考以下地址 https://www.jianshu.com/p/797e5dc4a279 二、步骤解析 opencv解析图片的大概步骤 1、加载图片 2、把图片转化为灰度 3、利用高斯模糊、中值滤波进行消除噪音点(可以理解成tensorflow中的卷积和池化) 4、边缘检测 5、二值化:只显示黑白效果 ...
机器学习:使用支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)等机器学习算法进行字符识别。 深度学习:使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行字符识别,通常具有更高的准确率。 OpenCV在车牌识别中的应用 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了大量的图像处理函数和算法,非常适合用于车牌识别任务。以下是一些OpenCV在车牌...
5.车辆图像处理及车牌识别CNN推理(carPlateIdentity.py) 5.1.导入视频文件(menu.py) 以connect指令作为UI窗口中的按钮空间和文件中函数的连接点,调用choose_pic()函数,执行导入视频文件的操作。 5.2.获取车辆截图(menu.py) 在视频展示窗口,画出三个指定形状、位置的矩形区域。设置死循环,按照一定周期从视频中取出一...
车牌识别及步骤 1.车牌检测:第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置,可以提高准确度。通常,检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车,这将变得更加棘手,在这种情况下,我们将执行额外的...
简介: Python基于OpenCV和卷积神经网络CNN进行车牌号码识别项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别...