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，
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。
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：
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：
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。
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
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。
在现代世界的不同方面，信息技术的大规模整合导致将车辆视为信息系统中的概念资源。由于自主信息系统在没有任何数据的情况下没有意义，因此需要在现实和信息系统之间改变车辆信息。这可以通过人工代理或通过特殊的智能设备来实现，这些设备将允许通过其登记板识别车辆。在智能设备中，提到了车辆号牌的检测和识别系统。
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。
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
前面对这牌提取做个详细描述，与此相类似，车牌的字符分割也是很重要的一部分，字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
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。
随着智慧城市、自动驾驶的快速落地，车辆的检测和识别应用场景非常广泛，如车牌识别、车流统计、车辆属性识别等。
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。
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。
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。
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。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
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。
随着机动车辆的大幅度增加，在带动国民经济发展的同时，也给中国道路交通带来了众多的烦恼，机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一；停车难，停车场管理需要更加智能高效的管理方式。而车牌号码作为车辆唯一身份证，它的特殊性与重要性成为智能交通系统不可或缺的重要组成部分。那如何快速录入这些车牌号码呢？
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
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。
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！
下面要介绍的论文始发于ICCV2019，题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」，axriv地址：https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
1.车牌检测：第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置，可以提高准确度。通常，检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车，这将变得更加棘手，在这种情况下，我们将执行额外的步骤来检测汽车，然后是车牌。
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？
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。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
在实际世界中，机器视觉所要识别的目标环境是复杂的颜色多样的，不像我们之前的实验《基于FPGA的数字识别二》中白纸黑字，利用阈值分割就很容易将数字目标和背景分割开来，但是如果我们所要识别的是小车上的车牌（提取整个车牌出来，其他为背景色），阈值分割的方法就不能完成任务，这是我们就可以使用特征颜色提取的办法首先把目标提取出来，为后续的识别做好铺垫。
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。
我们可以通过图像分割算法对一张输入图片进行分割，分割后的图形其实是对原图中的区域进行的分类标注，例如这里我们可以将原图标注为2类，一类就是车牌区域，还有一类就是无关的背景区域。说到标注图形就不得不说labelme了，我们可以在cmd界面通过命令 pip install labelme 进行labelme库的安装，安装结束在cmd界面输入labelme即可打开lablem软件的标注界面如下：
基于像素直方图，实现字符分割：首先对图片进行二值化处理，统计水平方向和竖直方向上各行各列的黑色像素的个数，根据像素的特点确定分割位置，进而完成字符分割。
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。
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
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。
前面写过一系列的OpenVINO相关的技术文章，很多人希望出一套配到的视频教程，经过快两个月的各种煎熬与努力，OpenVINO开发视频教程终于发布了，首先来看看视频中有哪些核心技术点：
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？
本文提出了一种端到端的深度神经网络，用于车牌检测和识别。该网络使用VGG-16卷积层进行特征提取，并使用RPN网络来提取车牌候选区域。在识别阶段，使用BRNNs和CTC损失来对序列特征进行标注。在PKU数据集上的性能评估表明，该方法在车牌检测和识别方面具有优越的性能。
OpenVINO2022.x版本全面抛弃了之前的SDK函数，升级为API2.0方式支持C++与Python推理，同时支持多种深度学习框架训练的模型部署，支持CPU与GPU推理，支持主流的操作系统。图示如下：
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据（表格、特征向量）和非结构化数据（视频、播客、PDF 等）进行操作的数据库应用程序。 它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化，包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序，将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言，专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型，包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。
图像对应方向的投影，就是在该方向取一条直线，统计垂直于该直线（轴）的图像上的像素的黑点数量，累加求和作为该轴该位置的值；基于图像投影的切割就是将图像映射成这种特征后，基于这种特征判定图像的切割位置（坐标），用这个坐标来切割原图像，得到目标图像。
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