python车牌识别代码 / 张生荣

python实现车牌识别的示例代码

某天回家之时,听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣,今日有空得以研究,事实上车牌识别算是比较成熟的技术了, 这里我只是简单实现. 我的思路为: 对图片进行一些 ...

车牌识别在高速公路中有着广泛的应用,比如我们常见的电子收费(ETC)系统和交通违章车辆的检测,除此之外像小区或地下车库门禁也会用到,基本上凡是需要对车辆进行身份检测的地方都会用到. 简介车牌识别系统 ...

目录项目结构主要代码实现效果前段时间练习过的一个小项目,今天再看看,记录一下~ 项目结构说明: datefile文件夹:保存车辆信息表的xlsx文件 file文件夹:保存图片文件夹.ic_l ...

一.项目概述本次项目目标是实现对自动生成的带有各种噪声的车牌识别.在噪声干扰情况下,车牌字符分割较困难,此次车牌识别是将车牌7个字符同时训练,字符包括31个省份简称.10个阿拉伯数字.24个英文字母 ...

在之前发布的一篇博文<MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版>中,我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别,但是,当时采用的数据集是MNIST数字手写体,只能分类0-9共10 ...

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 1. 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和编译第三方库很麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 2. 自己实现车牌识别算法(复杂) 一开 ...

从实时视频流中识别出人脸区域,从原理上看,其依然属于机器学习的领域之一,本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别.程序通过大量的人脸图片数据进行训练,利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型,如此即 ...

# 源码如下: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv def ...

本文研究的主要是Python验证码识别的相关代码,具体如下. Talk is cheap, show you the Code! import numpy as np import matplotli ...

一.库介绍 opencv,face_recognition,numpy,以及dlib 注意: 安装opencv速度可能过慢,需要更换国内镜像源,参考:https://www.jb51.net/arti ...

背景在诸如车牌识别,数字仪表识别等问题中,最关键的就是将单个的字符分割开来再分别进行识别,如下图.最近刚好用到,就自己写了一个简单地算法进行字符分割,来记录一下. 图像预处理彩图二值化以减小参数量 ...

目录前言环境部署代码总结前言接着上一篇:AI识别照片是谁,人脸识别face_recognition开源项目安装使用根据项目提供的demo代码,调整了一下功能,自己写了一个识别人脸的工具代 ...

摘要:一行代码实现人脸识别首先你需要提供一个文件夹,里面是所有你希望系统认识的人的图片.其中每个人一张图片,图片以人的名字命名. 接下来,你需要准备另一个文件夹,里面是你要识别的图片. 然后你就可以 ...

目录百度图像识别读取照片文件整理分类照片大家好,我是小五 “无穷小亮的科普日常”经常会发布一些鉴定网络热门生物视频,既科普了生物知识,又满足观众们的猎奇心理.今天我们也来鉴定一下网络热门植物! ...

目录 1.环境准备 2.业务实现 3.效果展示本来想着做一个将图片识别为文字的小功能,本想到Google上面第一页全是各种收费平台的广告. 这些平台提供的基本都是让我们通过调用相关的三方接口实现的, ...

本文实例为大家分享了Python人脸识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.利用opencv库 sudo apt-get install libopencv-* sudo apt-get ins ...

写在前面在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别-大纲中,我们已经讲过了我们想要写的全部思路,所以我们不再说全部的思路. 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下,和大纲写的过程一样,这一段代码 ...

写在前面其实我之前写过一个简单的识别手写数字的程序,但是因为逻辑比较简单,而且要求比较严苛,是在50x50大小像素的白底图上手写黑色数字,并且给的训练材料也不够多,导致准确率只能五五开.所以这一次准 ...

写在前面这一段的内容可以说是最难的一部分之一了,因为是识别图像,所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难,所以我尽量会讲得清楚一点. 而且因为在编写的过程中,把前面的一些逻辑也修改了一些,将其变得更 ...

写在前面上一篇文章Python实现识别手写数字-图像的处理中我们讲了图片的处理,将图片经过剪裁,拉伸等操作以后将每一个图片变成了1x10000大小的向量.但是如果只是这样的话,我们每一次运行的时候都 ...