opencv opencv_使用opencv+python+UI界面实现的车牌识别项目_项目实战

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大创_基于FPGA的车牌识别大创项目分享

基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云） 功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置 修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

CCPD2019车牌数据集，10000张图片，已制作YOLO格式标签，可以直接训练

基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述： ### 系统架构： 1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。 4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题，提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符；通过自适应阈值投影法进行字符细分割；同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明，该算法将连通域法与投影法有效结合，能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况，该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。

基于MATLAB车牌字符分割的算法研究.pdf