为了检测车牌,我们将使用 OpenCV 来识别车牌,并使用 python pytesseract 从车牌中提取字符和数字。 OpenCV 是一个开源机器学习库,为计算机视觉提供通用基础设施。而 Pytesseract 是一个 Tesseract-OCR 引擎,用于读取图像类型并提取图像中存在的信息。 安装OpenCV 和 Pytesseract pip3 python 包: pip3 install opencv-pyt...
7、截取得到车牌 首先判断车牌的特征(比如宽:高一般在3~4),然后根据这个特征进行判断,只保留符合特征的图片(车牌)。 # 7、遍历所有轮廓,找到车牌轮廓 for contour in contours: # 7-1、得到矩形区域:左顶点坐标、宽和高 rect = cv.boundingRect(contour) # 7-2、判断宽高比例是否符合车牌标准,截取符合图片 ...
python train-license-letters.py train 1. 4、识别城市代号,确保你在目录independent下 python train-license-letters.py predict 1. 5、执行车牌编号训练(相当于训练24个字母+10个数字,我国交通法规规定车牌编号中不包含字母I和O),确保你在目录independent/license_digits下 python train.py 1. 6、识别车牌编号 p...
识别车牌的代码很简单，只需要1行代码，如下所示。👇 # pip install poocrimport poocr# 可以填写本地图片的地址：img_path，也可以填写在线图片的地址：img_url# 如果2个都填，则只用在线图片img_url# configPath是配置文件的信息，可以不填Number = poocr.ocr.LicensePlateOCR( img_path=r'C:\Users\...
基于OpenCV车牌号识别总体分为四个步骤: (1)提取车牌位置,将车牌从图中分割出来; (2)车牌字符的分割; (3)通过模版匹配识别字符; (4)将结果绘制在图片上显示出来。 与深度学习相比,传统图像处理的识别有好处又有坏处: 好处:不需要大量的数据集训练模型,通过形态学、边缘检测等操作提取特征 ...
基于python+OpenCV的车牌号码识别,供大家参考,具体内容如下 车牌识别行业已具备一定的市场规模,在电子警察、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用。一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分:车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 ...
python车辆分类识别系统 CNN算法+Django框架 深度学习 TensorFlow 毕业设计 计算机程序源码 0 0 B站数据采集分析可视化系统+推荐算法 python 协同过滤推荐 爬虫 毕业设计 计算机程序源码 3 0 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪系统 交通监控系统 毕业设计 Python深度学习 计算机程序源码 11 0 B站数据分析哔哩哔...
第三种方案：直接使用大公司开发好的OCR接口，试了一下百度的，一般文字清晰，准确率还是很高的，古诗，车牌啥的都没问题，只需要将数据上传到接口，返回json结构数据，使用还是非常简单的。下面是记录的结果：第一种：pytesseract结合pillow库 安装安装 tesseract ，pytesseract和pillow库。tesseract并不是python中的，...
我们先来阐述一下思路。首先,我们会从一张图片中识别出车牌。接着裁剪出车牌区域并且放大,最后读取车牌区域,识别出其上数字和字母。接下来让我们开始实际操作。 Getting Started 1.导入需要的库 import cv2 import numpy as np carplate_haar_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_russian_plate_number.xml"...
识别过后针对边缘画出的边缘图像如下: 根据车牌宽高比的特征取出车牌 从上一步得知,我们进行边缘检测得到的边缘多达9个,我们需要从这些边缘中找出车牌号的那块,OpenCV自带的cv2.contourArea()函数可以实现计算点集(轮廓)所围区域的面积,cv2.minAreaRect()函数可以计算出点集的最小外包旋转矩形,cv2.boxPoints()函数可以...