车牌识别系统的构建,离不开以下四个核心步骤:图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及车牌字符识别。每一步都紧密相连,共同构成了车牌识别的完整流程。 三、实战演练:Python+OpenCV构建车牌识别系统 接下来,我们将通过实际代码,详细展示如何利用Python与OpenCV构建车牌识别系统。 原车图片: 1. 图像预处理 首先,我们需要...
pytesseract(可选,用于OCR识别) 可以使用pip命令安装所需库: pip install opencv-python numpy pytesseract 此外,如果你选择使用pytesseract进行OCR识别,还需确保已安装Tesseract-OCR引擎,并从环境中设置其路径。 第一步:车牌检测 车牌检测通常涉及图像预处理、边缘检测、颜色空间转换、形态学操作等步骤。 图像预处理 impo...
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+opencv 用200行代码实现的车牌识别系统 会写代码的青蛙 562 0 2024最新Tkinter教程(Python GUI图形界面) (附源码) 路飞学城小媛老师 1146 0 刷卡进出已经过时了,快升级成自动车牌识别 车牌识别生产厂家腾顺 739 0 “山北车牌之歌” 地理南波遂 3462 0 ...
将Python与OpenCV结合,我们不仅能够快速实现车牌识别的核心功能,还能在代码的可读性和可维护性上达到新的高度。 二、车牌识别的核心步骤 车牌识别系统的构建,离不开以下四个核心步骤:图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及车牌字符识别。每一步都紧密相连,共同构成了车牌识别的完整流程。
2 车牌检测和识别 网上找了三幅带有车牌的图片,肉眼看起来都比较清晰,作为此次车牌识别的原图。 首先用opencv的级联分类器把车牌提取出来,然后可以进行适当的形态学操作方便ocr更好的识别,然后直接用pytesseract进行识别就行了。 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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本文分享的项目旨在识别车牌。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。
OpenCV:OpenCV是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库,本项目使用的是4.1.0版。 Python:使用3.6.7版。 IDE:我将在这里使用Jupyter。 Haar cascade:这是一种机器学习对象检测算法,用于识别图像或视频中的对象。 Keras:易于使用并得到广泛支持,Keras使深度学习尽可能简单。