📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义： 车牌号中，不同车牌位的取值范围； 不
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：
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：
之前为各位朋友分享过Python+OpenCV实现车牌检测与识别，本篇博文为各位分享Spring Boot+Maven实现车牌训练、识别系统。
最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
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。
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。
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
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。
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
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。
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。过程如下。首先，我们将收集图像。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。然后在对图像进行标记后，我们将进行数据预处理，在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。完成目标检测模型训练过程后，使用该模型裁剪包含车牌的图像，也称为关注区域（ROI），并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract，我们将从图像中提取文本。最后我们将所有这些放在一起，并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中，将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样，我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。
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
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。
计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，农业到自动驾驶汽车。今天，我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界，学习如何使用YOLO算法检测车牌。
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。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
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。
今天我们就从技术的角度，来剖析一下如何技术上实现“开四停四”的判定执法。
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式，需要较长的等待时间，且容易产生失误甚至作弊等问题。另外，汽车称量现场环境恶劣，严重影响工作人员身心健康，其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过？抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知从何下手？——PP-Vehicle来告诉你答案。
现在，汽车的踪影无处不在，公路上疾驰，大街边临停，小区中停靠，车库里停泊。管理监控如此庞大数量的汽车是个头疼的问题。精明的人们把目光放在车牌上，因为车牌是汽车的“身份证”。所以车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用openCV实现车牌检测。
在数字化时代，随着大众对出行要求的提升，汽车数量也成与日俱增，为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案，特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过？抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知如何下手？
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！
车辆结构化视频AI检测技术，可通过AI识别对视频图像中划定区域内的出现的车辆进行检测、抓拍和识别，系统通过视频采集设备获取车辆特征信息，经过预处理之后，接入AI识别算法并与车辆底库进行对比，快速识别车辆身份和属性。TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在车辆的智能监管上，也具备十分灵活的AI识别能力及布控能力。
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》，给出了一整套完整的车牌识别系统设计，着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用，其性能优于目前主流的商业系统，代码已经开源，非常值得参考。 作者信息：
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
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。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
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：
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
📷 gitee开源地址 “https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java
交通领域的应用智能化不断往纵深发展，其中最为成熟的车牌识别早已融入人们的日常生活之中，在高速公路电子收费系统、停车场等场景中随处可见。一些企业在具体业务中倾向采用开源方案降低研发成本，但现有公开的方案中少有完成端到端的车牌应用范例。
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
嘿嘿，胖友给艿艿的 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 仓库点个 Star 吧，具体 100000 只差 4000 个了，分分钟~
gitee开源地址 https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解
liuruoze/EasyPR：https://gitee.com/easypr/EasyPR
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。
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