大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分,它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录,为交通管理提供重要的数据支持。
车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,其底层功能算法特点、运算性能以及编程需求等方面都具有显著的优势。然而,由于其功能强大,同时也需要一定的软件功底和图像处理理论。因此,如何快速掌握Halcon的应用技巧,成为Halcon应用者们关注的问题。
目前车牌识别所遇到的难点主要体现在三个方面,主要体现在:车牌倾斜,图像噪声,还有车牌模糊。
车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照,其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。
对于对于识别车牌的重要一步是对车牌字符的提取。本节将在《基于FPGA车牌位置的定位》的基础上完成车牌上每个字符的提取与定位,为车牌的识别扫清障碍。
随着汽车的需求暴增,车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中,以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息,如此,会增加人为的误差,降低了工作效率,后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用,车辆管理体验感得到了提升,如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法,通过前端就能进行解帧识别车牌,无需有有一个图片传输返回结果的过程,直接就可以把车牌识别出来,这是高新技术的又一个台阶。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片,我们如何找到车牌并提取文字?
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
有小伙伴后台和小白说,能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目,因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目,会陆陆续续的分享给大家,文末有源码地址。
本接口支持对中国大陆机动车车牌的自动定位和识别,返回地域编号和车牌号码与车牌颜色信息。
车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片,实现识别出车牌文字的功能,能够大大提高车辆识别效率,在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持,而 EasyPR,能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR,是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统,仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR,目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
随着社会的发展,城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便,这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端,顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生,然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰,因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
在现代世界的不同方面,信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没有任何数据,自主信息系统就没有任何意义,因此需要在现实和信息系统之间改革车辆信息。这可以通过人工代理或特殊智能设备实现,这些设备将允许在真实环境中通过车辆牌照识别车辆。在智能设备中,,提到了车辆牌照检测和识别系统。车辆牌照检测和识别系统用于检测车牌,然后识别车牌,即从图像中提取文本,所有这一切都归功于使用定位算法的计算模块,车牌分割和字符识别。车牌检测和读取是一种智能系统,由于其在以下几个领域的潜在应用,因此具有相当大的潜力:
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术,该技术不依赖其他任何第三方库,能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
随着社会经济的发展与汽车的日益普及带来巨大的城市交通压力,在此背景下,智能交通系统成为解决这一问题的关键。而在提出发展无线智能交通系统后,作为智能交通的核心,车牌识别系统需要开始面对车牌识别移动化的现实需求。基于实现车牌识别移动化这一目标,一种基于Android移动终端的车牌识别解决方案在Android平台上实现了该系统。
目前,我国警务通、停车场手持收费机等移动终端的使用比较普及,如果在这些终端上能够集成车牌识别功能,替代原来的手工记录,然后再人工录入电脑的步骤,让车牌的识别、记录工作变得快捷、便利、准确,会给业务人员带来很大的便利。现在出现一款基于Android、iOS平台的手机拍照车牌识别SDK,可方便的植入到警务通、手持收费机、掌上电脑、手机等手持终端上。
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理,并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法,最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配,从而对车牌进行识别。
随着移动端车牌识别技术的日趋完善,渡船公司把移动端车牌识别SDK集成到票务系统中,检票员通过集成了我司车牌识别功能的手持终端,对登船的每一辆车车牌进行扫描识别,自动识别车牌并判断车辆是否正常购买船票,不仅大大的提升了登船效率,也从源头杜绝了逃票、漏票事件的发生。
众所周知,当今车牌信息采集环节中,过去传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心,如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。当下,汽车是很多人出行必备的交通工具,路面上行驶的车辆越来越多,不断方便人们出行,但与此同时,车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外,还有以下其他平
随着移动行业的爆发式发展,手机配置不断提高,基于手机平台的信息采集、图像处理、数据传输等方面的研究也成为了热点,这使得基于手机平台上的车牌识别成为可能。传统的车牌识别系统一般都基于固定的桌面平台、图像采集不灵活,特别是对于交通管理部门来说,对违章车辆车牌的自动登记非常不便,因此基于移动端车牌识别出现了。
目前很多城市为了缓解停车压力,在不影响道路使用的情况下,在道路上划出一部分停车位,来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说,在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的,能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌,一个车牌的记录、上传时间要十秒左右,而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息,完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别,未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序,采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。
本节将在《基于FPGA特征颜色目标的提取》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码仿真,为下板的成功打下基础。
在深度学习模型部署时,从pytorch转换onnx的过程中,踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录,希望可以帮助其他人。
如果给你一张图片,你会怎么找出图片中的车牌呢?是用传统的方法依靠特征筛选找到车牌?还是用新款的RTX2080Ti煤气灶来炼丹呢?
本节在《基于FPGA特征颜色目标的提取》和《基于FPGA车牌位置的定位》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码的下板实现。
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法,使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势,技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业,巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发,代替传统的人工作业人,机器人替代人公作业,更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍!
人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序,而移动端离线车牌识别也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌,深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中,工作人员遇到违规的车辆,都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码,虽然后来增加了移动设备,但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢?
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 目前支持蓝色标准车牌,黄色标准车牌,小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素,其中定义: 车牌号中,不同车牌位的取值范围; 不
前段时间,用PyQt5写了两篇文章,关于Python自制一款炫酷音乐播放器、自定义桌面动画挂件。有粉丝问我,为什么要用PyQt5?之前没接触过PyQt5,能不能多分享一些这方面的开发案例?
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
本文将使用c#语言,winform框架开发一个车牌识别系统M=,不借助任何框架,纯算法。
从事车险行业的朋友,在日常测试过程中,需要各种车牌号码用于测试,如果在自动化测试过程中,则更需要去生成各种合规的车牌号码,
这里,没有直接采用之前的方案,是因为在设计的时候,发现直接采用颜色等直接特征提取然后进行二值化处理的方法,如果视频中出现颜色类似的区域,则很有可能错误的定位,例如在公交车中车牌区域范围和前窗以及部分的背景比较相似,直接采用这种方法会出错。
本文实例为大家分享了python实现汽车管理系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下
我们无法使用modelsim软件对一帧或者几帧图像直接读入到modelsim软件系统里面或者使用modelsim直接输出一帧或者几帧图像,但是modelsim软件可以通过verilog代码读取或写出txt文件。同时matlab又是强大的图像处理工具,这就给我们提供了思路。
现在社会的发展迅速,人工智能也是现今最火热的趋势之一。很多智能化理念都会一一去实现,只是时间和策划的问题。 今天什么最多,其实有一个绝对是车。所以未来的智能交通一定是无可否定的技术,于是乎,今天简单
Python停车管理系统可实现车辆入库,按车牌号或者车型查询车辆,修改车辆信息,车辆出库时实现计费,按车型统计车辆数和显示全部车辆信息的功能
通过之前的4期计算机视觉简单介绍,刚刚像入门的你应该知晓最基础的知识了,而且明确自己要学的内容,今天我们先以一个简单的小Demo来带大家进入真正的计算机视觉领域,我们开始吧!
OpenVINO提供了大量的预训练模型,对车牌、车辆检测SSD模型,车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型,都提供模型重新训练与部署的扩展通道,通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成, 支持如下的模型重新训练,
随着车辆的不断增加,车多位少,停车供需的矛盾日益激化,新能源汽车保有量的持续增长,对停车设施提出了新的市场需求。城市停车面临着找车位难的问题。一方面表现在无泊位资源,另一方面有车位但是车主无法有效获取空位信息,导致车位资源应用效率低下。
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》,给出了一整套完整的车牌识别系统设计,着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用,其性能优于目前主流的商业系统,代码已经开源,非常值得参考。 作者信息:
越发达的地区,人均保有车辆越多,加上我国的“互联网+”提出,移动业务越来越兴旺发达,智能终端(智能手机及平板电脑)及移动通信(4G)发展迅速,人们用手机的频率比用电脑的多,灵活便捷,随处可用,因此,手机成为生活中必不可少的工具。“互联网+”迫使得移动端APP应用火爆,如今警务方面的办事办案,都离不开移动端的支持,收费也是,没有PDA,连锁就不完美。
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