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Python实现智能停车场车牌识别计费系统

接口申请的key;test.jpg保存的是摄像头抓取的图片 venv文件夹:项目所需要的各种模块,即项目运行环境 btn.py文件:按钮模块 main.py文件:程序主文件 ocrutil.py文件:车牌识别模块 text_rect.centerx = 820 text_rect.centery = 30 # 绘制内容 screen.blit(textstart, text_rect) # 停车场信息表头 text_rect.centerx = 820 text_rect.centery = 70 # 绘制内容 screen.blit(textstart, text_rect) pass # 停车场车辆信息 date', 'state']].values # 页面就绘制10辆车信息 if len(cars) > 10: cars = pd.read_excel(path + '停车场车辆表

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EasyPR - 开源的智能中文车牌识别系统

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。 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。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到opencv支持的所有平台。 它能够识别中文。 ◆ 总结 EasyPR 作为一个中文车牌识别系统,目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situation) 下的车牌识别库。

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    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。 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。 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: ? 有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。“无车牌”代表“定位不成功”,“No string”代表“定位成功但字符分割失败”。 plate_judge 车牌判断 plate_detect 车牌检测,是车牌定位与车牌判断功能的组合 chars_segment 字符分割 chars_identify 字符鉴别 chars_recognise

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    计算机视觉AI车牌识别技术,在停车场管理中的垂直场景应用

    传统的停车场系统已经不能满足用户需求,那么车牌识别系统开始应用在我们生活中的各个领域,慢慢地让我们的生活变得更加便捷。 TSINGSEE青犀视频的车牌识别技术是ORC识别、云计算等多种技术,在停车场中用于对车辆身份的识别。车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。 车牌智能识别系统一般是由停车场监控设备、智能道闸、智慧网关、停车管理服务器、平台软件等部分组成。 通过车牌识别智能停车,停车场可实现自动识别进入、自动收费等功能。 TSINGSEE青犀视频开发的车牌识别智能停车系统能够有效提升通行效率和体验。车牌识别单元对图像进行处理,定位出车牌位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,之后组成车牌号码输出。

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    构建自动车牌识别系统

    本文介绍了如何从零开始开发车牌对象检测模型。整体项目中还包含了一个使用Flask的API。在本文中我们将解释如何从头开始训练自定义对象检测模型。 项目架构 现在,让我们看看我们要构建的车牌识别和OCR的项目架构。 ? 在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。 然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。 标注 为了建立车牌识别,我们需要数据。为此,我们需要收集车牌出现在其上的车辆图像。这对于图像标签,我使用了LabelImg图像标注工具。从GitHub下载labelImg并按照说明安装软件包。 下一个过程涉及从车牌中提取文本并在Flask中开发RestfulAPI。

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    【程序源代码】车牌识别系统

    spring boot + maven + opencv 车牌识别系统,包含识别训练等 01 — 概述 源代码主要包含哪些内容? 包含功能 黄 蓝 绿车牌检测及车牌号码识别 单张图片识别、多张图片并发识别、单图片多车牌识别 车牌检测训练 软件版本 jdk 1.8.61+ maven 3.0+ opencv 4.0.1 ;javacpp1.4.4

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    android车牌识别系统EasyPR使用详解

    上篇文章介绍了身份证识别,现在我们来说说关于车牌识别。 EasyPR是一个开源的中文车牌识别系统,gitHub地址 EasyPR有如下特点: 1. 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。 3. 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。 android:gravity="center" android:textColor="#FFFFFF" android:textSize="16dp" android:text="请将车牌放入框内 RelativeLayout 别忘了在manifest加入摄像机权限<uses-permission android:name=”android.permission.CAMERA” / app在运行时,有车牌限定框

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    基于Python的车牌检测和识别系统

    人工智能大数据与深度学习 公众号:datayx 1.车牌检测和识别项目介绍 ? 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 1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置; 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备; 3.基于裁剪的车牌号,使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号 ---- 代码 获取方式: 分享本文到朋友圈 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌 即可获取。 基于谷歌街景多位数字识别技术:TensorFlow的车牌识别系统 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp ?

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    你不知道的车牌识别系统

    今天首先带来的是一个车牌识别系统EasyPR。为什么推荐它呢,有两个原因:1,车牌识别已经做的比较成熟了,相对来说是一个比较简单的项目了。 ☟项 目 简 介 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、高效、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: 1、它基于openCV这个开源库。 ☟项 目 效 果 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: ? 代表车牌字符串,例如“蓝牌:苏EUK722”。 本图片中有3个车牌,所有共有三个配对。 最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价,考虑了三个配对的结果。有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。

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    浅析一种基于Android、iOS平台的手机拍照车牌识别方法的实现过程及应用领域

    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 移动端车牌识别技术分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。 先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像,然后将采集到的图像进处理,包括通过YUV模型进行灰度化,分段线性变换进行灰度拉升,二值化,Roberts算子进行边缘检测,数学形态学处理等,然后通过Hough 变换进行车牌矫正,其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割,最后通过模板匹配实现车牌识别。 目前收费站、大型停车场、社区、出入口等车辆流动较大的地方,都需要进行快速有效的车牌识别,应用手机拍照车牌识别技术,无需使用传统的车牌识别系统和仪器,通过手机就可进行车牌识别和图片比对,就可实现快速便捷的出入口系统管理

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    EasyPR--中文车牌识别系统 开发详解(开源)

    也就是说,车牌识别系统事实上就是现在火热的大数据技术在某个领域的一个聚焦,通过了解车牌识别系统,可以很好的帮助你理解大数据技术的内涵,也能清楚的认识到大数据的价值。    但是事实上,车牌识别系统业界一直都没有一个成熟的百分百适用的方案。一些90%以上的车牌识别系统都是跟高清摄像机做了集成,由摄像头传入的高分辨率图片进入识别系统,可以达到较高的识别率。 但是如果图像分辨率一旦下来,或者图里的车牌脏了的话,那么很遗憾,识别率远远不如我们的肉眼。也就是说,距离真正的智能车牌识别系统,目前已有的系统还有许多挑战。 也就是说,通过研究车牌识别系统,也许会让你一领略当今人工智能与计算机视觉技术最尖端的研究方向,即深度学习技术。怎么样,听了是不是很心动? 图2 深度学习(右)与PCA技术(左)的对比   总结一下:开发一个车牌识别系统可以让你了解最新的时势---大数据的内涵,同时,也有机遇让你了解最新的人工智能技术---深度学习。

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    基于SpringBoot+OpenCV的停车场车牌识别管理系统含人工智能识别算法(附源码、论文)

    摘要 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。 针对此问题,智能运输体系能够有效地进行公路运输的自动控制,从而改善交通的安全性,改善运输的效能,增强城市的经济发展。在智能交通中,对汽车进行精确的身份和信息的识别是最为关键和最重要的问题。 他将应用于以下几个领域: (1)高速公路和停车场的收费管理系统。 根据车牌的切入图,在判定车牌颜色的同时,使用轮廓提取算法,提取车牌文字的轮廓,通过轮廓从二值图像取得车牌的切入图。

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    杨校老师课堂之基于SpringBoot + Vue 的智能停车场平台设计

    4.内置功能 系统管理:角色管理、接口管理、系统菜单、全局配置 账号管理:用户管理、合作单位 系统监控:监控大屏、日志监控 财务管理:订单列表 停车记录:停车记录 车辆管理:车辆管理 车牌识别 :车牌识别 停车场管理:停车场管理 特点 ⛲ 科学计费 多种计费方案灵活切换,商场、小区、停车场等场景均适用 ⏲ 商户放行 配套商户 APP 可由商户控制经停车辆放行,加强市场安全 ♉ 无人值守 云端控制实现无岗亭模式下的车辆自主进出 直接使用微信支付宝等扫码支付,无需人工干预提升效率 电子小票 三轮车等无牌车可采用领取小票方式入场,全流程无缝衔接 ⏳ 经停追踪 搭配商户 APP,可随时调阅车辆经停记录,确保装卸货万无一失 人像识别 智能人像识别系统

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