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车牌识别

有了车牌识别的能力可以做什么呢? 车牌识别应用于停车场,各个小区,办公楼的出入口,高速公路的各个收费站,那么你赶紧行动把。 腾讯云车牌识别接口:https://console.cloud.tencent.com/api/explorer? Product=ocr&Version=2018-11-19&Action=LicensePlateOCR&SignVersion= 车牌的链接:https://ocr-1257125007.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com /%E8%BD%A6%E7%89%8C%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%A4%B1%E8%B4%A5.jpg 腾讯云车牌识别调用结果展示: image.png

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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

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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。

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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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    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 之 字符分割

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    OpenCV项目(21)|mser车牌识别

    输入原始车牌信息 输出mser识别结果 具体算法步骤 第1步:mser结构体定义 struct MSERParams { MSERParams(int _delta = 5, int ; params.delta = 100; typeDesc.push_back("MSER"); pMSER.push_back(params); 第3步:mser算法检测车牌

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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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    基于Android、iOS手机平台的移动端车牌识别技术,实现手机扫描识别车牌

    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。 那么如何实现车牌识别的呢,下面简单说说: 首先对现存的车牌识别算法进行了研究,在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。 移动端车牌识别在占道停车能被非常好地用上,移动端车牌识别会让他们的工作更加的方便,用前端扫一扫车牌就能计费了。 车辆保险、现场勘察方面也会用到移动端车牌识别,比如车险移动查勘,他们会将移动端车牌识别与移动端证件识别技术结合起来,如果车辆没有车牌,也可以将车架号识别集成进来,他们在前期也是减少保险服务人员的工作量, 汽车服务行业汽修等也会用到移动端车牌识别,比如汽车4S点,汽车维修保养。 汽修服务行业的app上,最近也是一个非常火的应用,将移动端车牌识别sdk集成在app上,就能实现手机车牌识别的功能。

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      汽车相关识别(Vehicle OCR)提供驾驶证识别、行驶证识别、车牌识别、车辆VIN码识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为结构化的文本,可应用于车主身份认证、ETC出行、违章识别、停车管理等多种场景,大幅提升信息处理效率。大幅提升信息处理效率。

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