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    支持小程序调用的车牌识别接口

    服务器端车牌识别即服务器版车牌OCR识别软件,该软件可部署在客户私有服务器中(私有本地服务器或云服务器均可),APP和业务系统可通过web service接口调用该识别服务,设备端只负责拍摄图像后上传,...上传到已部署服务器端车牌识别软件的服务器中进行识别,识别完成后再返回标准的XML数据。...整个识别过程和我公司没有任何交互,均在企业自有的服务器上完成识别。服务器端车牌识别软件目前支持Windows、Linux等主流服务器操作系统。...服务器端车牌识别主要特点功能:  1.识别车牌种类多:支持横版车牌识别、竖版车牌识别,及其他板式的各种车牌;  2.识别时间快:识别一张车牌的速度小于1秒,包含整网络交换过程也可在2秒内完成。  ...5.提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service、Http等多种接口方式。

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    labview车牌识别教学视频(车牌识别)

    常见的识别应用包括:药品包装标签识别、IC芯片编码读取、冲压零件上的字符识别、汽车零件编码读取以及车牌识别等。 OCR从本质上可看作是目标分类和识别的一种实际应用,因此它也包括训练和分类过程。...中的字符信息,然后由While循环逐一识别文件夹中的车牌图像,从中识别车牌号码; 在While循环中,程序将图像读入内存后,先删除所有图像中的叠加图层,然后由IMAQ OCR Read Text 3从设定的...ROI中识别车牌; IMAQ Overlay ROI可以根据识别到字符的边界矩形,在图像中用红色矩形框出各字符; 当退出按钮被按下时,程序退出While循环,并在释放内存空间、丢弃OCR会话后结束程序。...常见的车牌定位方法有以下几种: 根据车牌与其周围图像的差异,由纵横方向上的车牌边缘来确定车牌区域; 通过匹配车牌的几何轮廓或预先保存的各种车牌模板确定其位置; 通过车牌字符的纹理确定车牌位置; 通过车牌的颜色确定车牌位置...; 通过车牌字符特征确定车牌位置。

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    SCF: “灰常”简单的车牌识别API制作

    本文的真正目的,并不是说要做一个完善的车牌识别工具,主要就是说想要通过简单的一些package组合(包括深度学习框架等在哪),实现一个简单的对外接口,用来进行车牌识别,同时,该项目也有一个小难点:如何打包依赖...print(base64_data) file=open('1.txt','wt')#写成文本格式 file.write(base64_data) file.close() 测试时API...网关参数: image.png 对接API网关 image.png image.png 然后发布到测试环境,即可 编写测试 测试代码: import base64 import urllib.request...cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/opencv_numpy_hyperlpr.zip 总结 本文本文的主要作用,在开始的时候已经基本描述了,一方面说明了SCF可以做深度学习相关的预测工作,同时也进一步巩固了依赖的打包和与云API...网关的结合使用,当然,这个接口如果经过完善可以和Iot等进行结合使用。

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    服务器端的车牌识别接口简介

    服务器端车牌识别即服务器版车牌OCR识别软件,该软件可部署在客户私有服务器中(私有本地服务器或云服务器均可),APP和业务系统可通过web service接口调用该识别服务,设备端只负责拍摄图像后上传,...上传到已部署服务器端车牌识别软件的服务器中进行识别,识别完成后再返回标准的XML数据  服务器端车牌识别主要特点功能:  1.识别车牌种类多:支持横版车牌识别、竖版车牌识别,及其他板式的各种车牌;  2....识别时间快:识别一张车牌的速度小于1秒,包含整网络交换过程也可在2秒内完成。  ...5.提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service、Http等多种接口方式。 整个识别过程和我公司没有任何交互,均在企业自有的服务器上完成识别。...服务器端车牌识别软件目前支持Windows、Linux等主流服务器操作系统。

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    车牌识别(1)-车牌数据集生成

    上次提到最近做车牌识别,模型训练出来的正确率很高,但放到真实场景里面,识别率勉强及格,究其原因还是缺少真实环境数据集。...车牌涉及个人隐私,也无法大量采集到,国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集,但车牌基本都是皖A打头的,因为采集地点在合肥。...基于这个原因,训练的车牌数据集只好自己生成,和大家分享一下这个生成思路, 第一步是先要随机生成一些车牌号 "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑"...R", "S", "T", "U", "V", "W", "X","Y", "Z" 65个字符按照一定的规则随机组合,比如第一位为汉字,第二位为某个字母,剩下的汉字和字母随机组合, 第二步找一张完整的车牌背景图...,上面没文字,通过PIL库的draw函数把对应的文字按照车牌标准写到这张车牌背景图 第三步增加旋转、扭曲、高斯模糊等渲染车牌图像,最后把处理后的车牌融入到一张背景图上得到车牌数据集

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    车牌识别SDK算法

    人工智能浪潮一波又一波,没有车牌识别,车辆限外的是难以监管下去的,下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。...移动端前端车牌识别SDK算法: 移动端前端车牌识别SDK算法软件特点: 1、识别速度快 “只需扫一扫,快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描,0.5s,便可快速准确的识别出车牌号码。...2、支持超大角度识别,准确识别车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌识别算法完美支持ios系统,Android系统,支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌识别SDK算法配置要求: 操作系统...:支持ios7.0,Android4.0 硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM 头:支持自动对焦,200万像素以上 安装程序占用空间,2MBytes 移动端前端车牌识别算法支持全车牌...蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等

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    腾讯云OCR车牌识别实践:从图片上传到车牌识别

    零元试用OCR 本文提要 什么是腾讯云OCR车牌识别服务 项目需求分析 环境准备 后端实现 使用Spring Boot实现图片上传 调用腾讯云OCR车牌识别API 处理车牌识别结果 前端实现 图片上传与预览...腾讯云OCR车牌识别API提供了便捷的接口,能够自动识别图片中的车牌信息,返回车牌号、车牌类型等相关数据,广泛应用于智能交通、自动停车系统、无人驾驶等领域。...项目需求分析 本项目的目标是创建一个基于Spring Boot的车牌识别应用,实现以下功能: 用户通过Web界面上传车辆照片。 系统调用腾讯云OCR车牌识别API,识别车牌信息。...登录后进入控制台,搜索“OCR车牌识别”,并开通API。 获取API密钥(SecretId和SecretKey),这将用于后端调用腾讯云OCR API。 b....并调用腾讯云的车牌识别API。接收图片的Base64编码,将其发送到腾讯云OCR API进行车牌识别,并返回识别结果。

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    MATLAB实现车牌识别

    车牌识别主要包括三个主要步骤:车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。...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。...车牌定位与字符识别技术以计算机图像处理、模式识别等技术为基础,通过对原图像进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位,再对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存,最后将分割得到的字符图像输入训练好的神经网络模型...正常情况下经过字符提取后会得到七个字符,接着利用深度学习去识别这七个字符。...将训练好的网络导入工作区,再将其与从车牌区域提取出来的字符一一识别得出结果。 项目运行效果如下图所示:

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    OpenVINO车牌识别网络详解

    LRPNet网络介绍 英特尔在OpenVINO模型加速库中设计了一个全新的车牌识别模型用于识别各种车牌包括中文车牌识别,其中在BITVehicle数据集上对中文车牌的识别准确率高达95%以上。...官方发布的OpenVINO支持预训练模型中已经包含了LRPNet模型,可以用于实时的车牌识别。...英特尔自己说该网络是第一个实时车牌识别的纯卷积神经网络(没有用RNN),在CoreTMi7-6700K CPU上1.3ms可以检测一张车牌(图像大小1920x1080),我测试了一下貌似没有这么快,但是绝对是实时...| OpenVINO视觉加速库使用四 系列 | OpenVINO视觉加速库使用七 详解OpenCV卷积滤波之边缘处理与锚定输出 网络设计与结构 LRPNet是一种可以实现端到端训练、无需预分割再识别的轻量级卷积网络...该方法避免了传统方法两步走(先分割再识别)。把图像作为一个整体输入到卷积神经网络中去,然后直接产生识别的字符序列。

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    Serverless实践系列(九):“灰常”简单的车牌识别 API 制作

    本文的真正目的,其实并非要做一个完善的车牌识别工具,而是想要通过一些简单的 package 组合(包括深度学习框架等),实现一个简单的对外接口,用它来进行车牌识别。...print(base64_data) file=open('1.txt','wt')#写成文本格式 file.write(base64_data) file.close() 测试时 API...---- 对接 API 网关 ? ? 然后发布到测试环境,即可。....cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/opencv_numpy_hyperlpr.zip ---- 总结 本文的主要作用,其实就是通过一些简单的 package 组合,实现对外接口并以此进行车牌识别...一方面,这说明了云函数 SCF 可以做深度学习相关的预测工作,另一方面,也进一步巩固了依赖的打包和与云 API 网关的结合使用。 当然,这个接口如果经过完善后,还可以和 Iot 等进行结合使用。

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    基于OpenCV 的车牌识别

    车牌识别是一种图像处理技术,用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。...车牌识别的相关步骤 1.车牌检测:第一步是从汽车上检测车牌所在位置。我们将使用OpenCV中矩形的轮廓检测来寻找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸,颜色和大致位置,则可以提高准确性。...因此,我们可以对其执行OCR(光学字符识别)以检测数字。 1.车牌检测 让我们以汽车的样本图像为例,首先检测该汽车上的车牌。然后,我们还将使用相同的图像进行字符分割和字符识别。...这样做是为了改善下一步的字符识别。但是我发现即使使用原始图像也可以正常工作。 ? 3.字符识别 该车牌识别的最后一步是从分割的图像中实际读取车牌信息。...车牌识别失败案例 车牌识别的完整代码,其中包含程序和我们用来检查程序的测试图像。要记住,此方法的结果将不准确。准确度取决于图像的清晰度,方向,曝光等。

    8.7K41

    中文车牌识别系统

    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。...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。...例子 假设我们有如下的原始图片,需要识别出中间的车牌字符与颜色: ? 经过EasyPR的第一步处理车牌检测(PlateDetect)以后,我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块: ?...字符识别,是字符分割与字符鉴别功能的组合 plate_recognize 车牌识别,是车牌检测与字符识别的共有子类 feature 特征提取回调函数 plate 车牌抽象 core_func.h 共有的一些函数...生成合成数据 获取帮助 详细的开发与教程请在微信恢复“车牌识别”。

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    车牌识别综述阅读笔记

    车牌识别综述阅读笔记 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。...模板匹配:基于matlab+模板匹配的车牌识别 SVM:毕业设计 python opencv实现车牌识别 界面 深度学习方法基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件 一、...车牌识别技术的介绍 车牌识别是一项成熟但不完善的技术,在现阶段,车牌识别已经有很多产品出来了,比如说停车场车牌自动识别,这些大多数都是针对固定角度,目前针对复杂环境下的车牌识别,识别还有待提高,这些复杂环境主要是指...车牌识别技术可以分类三个部分,车牌定位, 字符分割 ,车牌识别。由于字符分割在一定程度下会影响识别率,最近就有一些人提出免分割的车牌识别,将车牌识别分割成两个部分,车牌定位,车牌识别。...Appl., vol. 131, pp. 219–239, Oct. 2019 2)基于无分割的车牌识别 基于无分割的算法将车牌识别问题转化为字符序列标记问题,现阶段,无分割的车牌识别主要是通过RNN

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    winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别

    它采用了深度学习技术,利用卷积神经网络对图像进行特征提取,并通过一系列的算法步骤,实现对目标物体的检测和识别。 相比于之前的版本,Yolov7在检测精度和速度上都有了显著的提升。...我们有理由相信,Yolov7将继续引领目标检测领域的发展,为人们的生活和工作带来更多的便利和价值 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)是一种常用于序列化文本识别的深度学习模型...CRNN模型通过结合CNN和RNN的优点,能够有效地处理图像中的序列化文本,包括识别、转录和校正等任务。...CRNN模型在文本识别任务中具有广泛的应用,包括车牌识别、路标识别、光学字符识别等。此外,CRNN模型还可以与其他技术相结合,如注意力机制、Transformer等,进一步提高模型的性能和准确率。

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