Step5:膨胀处理 噪点相较于之前确实少了很多,但是运动的物体也被腐蚀掉了很多,可能会识别不到一些移动车辆,这里我们继续进行膨胀处理,将我们的目标像素图像变“胖” //【膨胀处理】将白色区域扩大,更加明显,利于目标识别 Mat element2=cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(30,30)); dilate(diff,diff,elemen...
(1) 灰度处理:首先,将输入的两帧图像转换为RGB格式,随后再转换为灰度图像。 (2) 二值化处理:为了更清晰地识别图像中的公交车区域,我们对视频帧进行了二值化处理,显著提升了黑白对比度。 (3) 腐蚀处理:针对二值化后出现的多余白色噪点,我们采用4x4大小的核对图像进行腐蚀处理,有效清除了大部分噪点。 (4) 膨胀...
在车辆识别的过程中,我们通常需要提取车辆的特征,并使用分类器进行识别。OpenCV提供了许多强大的图像处理和特征提取函数,可以方便地提取车辆的各种特征,如边缘、轮廓、纹理等。此外,OpenCV还支持各种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林等,可以用于训练分类器并进行车辆识别。下面是一个简单的案例实现,演示如何使用...
通过形态学识别车辆 importcv2# 车辆过滤条件应根据参照物适配,此处仅为演示原理min_w=100min_h=100line_high=200line_width=6cv2.namedWindow('video',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cap=cv2.VideoCapture('6.ts')bs=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))cars=[...
车辆识别 其中车辆识别我认为做的比较好,只采用了最基本的CV函数,没有进行深度模型的运用,使用cv库需要安装pip install opencv-python 其中调用了比较优秀的背景减法器,所以需要安装pip install opencv-contrib-python 通过将车辆的每一帧所在的点记录,然后连接成线,再到识别线处进行识别,如果存在最后两个点正好分别在...
本课题主要依托于开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库opencv。使用了目前主流的轻量级语言python,为汽车号牌识别的难题提供了一种不同的解决方式。对于车辆号牌识别而言,字符识别是其中重中之重。本课题通过对车辆号牌照提取、字符分割、模板匹配等步骤后,能够对字符的识别取得较为理想的效果。由实验得出,本文系统能相对...
spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解,...
对于获得的属于没戴口罩类别的图像,我们获取车辆号牌的图像,并尝试提取车辆详细信息。车牌识别使用第二个模型完成,该模型接收带有车牌的输入作为汽车图像。一旦完成了车辆ID,我们便将详细信息传递到虚拟数据库,该数据库包含车牌持有人的数据以及车辆的详细信息。根据数据验证,我们将产生罚款,该罚款将直接发送到违规者的...
二、案例实现 Step1:灰度处理 Step2:对视频进行帧差处理 Step3:二值化处理 Step4:腐蚀处理 Step5:膨胀处理 Step6:标记、框选目标 ?完整代码 三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标,利用C++语言结合Qt + OpenCV进行图像处理相关步骤的讲解 一、图像处理 ...
车辆车牌识别系统的基本工作原理为:将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像输入到计算机中进行预处理,再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位,并分割出包含车牌字符的矩形区域,然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符,然后输入JPEG或BMP格式的数字,输出则为车牌号码的数字。车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静...