车辆颜色识别的嵌入式实现

最新推荐文章于 2025-06-15 14:34:00 发布
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本文介绍了如何使用嵌入式系统，如Raspberry Pi或Jetson Nano，结合OpenCV、PIL、TensorFlow等工具，实现车辆颜色识别。通过图像处理、颜色分类模型和机器学习算法，处理光照条件、背景干扰等问题，提高识别准确性和稳定性。

车辆颜色识别是一种常见的计算机视觉应用，可以通过图像处理和机器学习算法来判断车辆的颜色。在本篇文章中，我们将介绍如何使用嵌入式系统来实现车辆颜色识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个嵌入式平台，例如基于ARM架构的开发板，如Raspberry Pi或者Jetson Nano。这些平台具备足够的计算能力和图像处理能力，适合进行车辆颜色识别任务。

接下来，我们需要安装相应的软件和库来支持图像处理和机器学习。在嵌入式平台上，常用的图像处理库包括OpenCV和PIL（Python Imaging Library）。同时，我们可以使用机器学习库如TensorFlow或PyTorch来构建和训练颜色分类模型。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用OpenCV和Python来实现车辆颜色识别：

import cv2

# 定义颜色标签和对应的RGB值
colors = {
   
   
    "红色": (0
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蓝绿黄车牌识别（附Python代码）
weixin_44376052的博客
02-02 5278
首发于https://juejin.cn/post/6924213303124164621，转载注明出处 GitHub https://github.com/KinghooWei/LicensePlateRecognition 开门见山啦，记得star一下呀 最终效果图 汽车图片来源于网络 设计思路 项目的编程环境为python3.7.7，编译器使用pycharm2019.3.4 x64，设计一个车牌识别系统，有GUI界面。选择一张有车牌的图片后，完成车牌定位、倾斜校
Python OpenCv 车牌检测识别（边缘检测、HSV色彩空间判断）
The blog of crxk
07-03 5003
Python OpenCv 车牌检测识别 背景 车牌识别在交通、停车等方面有着广泛应用，在网上也有很多种基于OpenCV方案进行识别，本文是综合了两种比较流行的方案，首先是提取出疑似车牌区域的轮廓，然后再基于色彩空间进行二次判断，比之前的方案有精度更高，泛化能力更强。 最终效果 详细过程 将正常图像等比例压缩并且转化为灰度图像，便于处理以后处理 img = cv2.imread('car2...
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11-15
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轻松学Pytorch –车辆类型与颜色识别
小白学视觉
04-09 4532
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达大家好，上一周没有给大家更新这个系列文章，不是我不想更新，而是很多数据需要我自己准备，做好处理，比如这次的车辆属性数据，基于BITVehicle_Dataset公开数据集的基础上，我用程序标注了9000多张车辆属性跟颜色数据集，用于本次训练。本文主要演示了如下一些知识点：ResNet网络结构的block...
vs aspx无法识别的@block类型_轻松学Pytorch 车辆类型与颜色识别
weixin_39632698的博客
11-21 119
点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识大家好，上一周没有给大家更新这个系列文章，不是我不想更新，而是很多数据需要我自己准备，做好处理，比如这次的车辆属性数据，基于BITVehicle_Dataset公开数据集的基础上，我用程序标注了9000多张车辆属性跟颜色数据集，用于本次训练。本文主要演示了如下一些知识点：ResNet网络结构的block定...
python颜色识别，46行代码实现865种颜色识别，看过的都说顶呱呱！
萧鼎的博客
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83、车辆颜色识别：深度学习技术的应用与优化
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这是一个可以实时识别车牌的软件，支持图片和视频识别，以下是软件的演示视频。点击查看代码购买地址。
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🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 **🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分。
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#1，首先说说我自己做的一个小程序 有参考优快云中的一篇博客，具体文章链接找不到了。 主要思想：将RGB颜色空间中的图像转换到HSV空间，根据常见九种颜色的H、S、V范围来判断给定图像中的汽车最大概率属于哪种色系的车。 常见颜色的HSV范围：（也是参考的网上的为主） 程序接口：【输入】Mat类型，汽车图片的patch；【输出】string类型，上面九种颜色中的一种； 算法流程图：   #2
【毕业设计】深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv
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1、该程序是基于同事车牌定位接口上进行的； 2、为调试程序，程序中设定了鼠标选择图片中特定区域来进行识别； 3、程序针对汽车颜色，一共8种颜色 PS:相比刚接触opencv就接手的半死不活的行人检测，这个算是稍稍给了些安慰O(∩_∩)O，继续努力撒   // color recognition.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #include "stdafx.h" #inc
车牌识别嵌入式
最新发布
08-24
在嵌入式系统上实现车牌识别技术，通常涉及图像采集、图像处理、车牌定位、字符分割与识别等多个阶段。根据不同的硬件平台和系统架构，可以采用多种技术方案来实现。以下是几种典型的嵌入式车牌识别开发方案与实现方法： ### 1. 基于STM32单片机的车牌识别系统 该方案采用STM32系列单片机作为主控芯片，配合摄像头模块（如OV7670）进行图像采集，通过图像处理算法实现车牌识别功能。系统通常包括图像采集模块、图像处理模块、串口通信模块和显示模块等。由于STM32资源有限，图像处理算法需进行简化，例如采用边缘检测、颜色识别或模板匹配等方法进行车牌定位和字符识别。此方案适用于对成本和功耗要求较高的应用场景，如停车场管理系统[^1]。 ### 2. 基于K210 AI芯片与STM32的联合开发方案 该方案结合了K210 AI芯片强大的图像识别能力与STM32良好的控制性能。K210负责图像采集与AI推理任务，如人脸识别和车牌识别；STM32则负责外围控制和通信任务，例如与门禁控制器之间的串口通信。该方案通过串口实现K210与STM32之间的数据交互，能够实现车牌识别与门禁控制的联动，适用于智能小区和安防系统[^2]。 ### 3. 基于嵌入式Linux系统的车牌识别方案 在嵌入式Linux平台上实现车牌识别，通常采用ARM架构处理器（如ARM9、Cortex-A系列）搭配Linux操作系统。该方案可以支持更复杂的图像处理算法，例如基于OpenCV的图像处理流程，以及深度学习模型（如YOLO、CNN）用于车牌定位与字符识别。硬件方面，系统通常包括摄像头接口、射频模块（如nRF24L01）用于无线通信、以及USB接口用于数据上传。软件方面，需构建嵌入式Linux开发环境，编写驱动程序和应用程序，实现图像采集、处理、识别与数据通信等功能[^3]。 ### 4. 基于RFID技术的电子车牌识别系统 该方案将RFID技术引入车牌识别，利用电子标签与读写器之间的无线通信实现车辆识别。读写器采用ARM处理器与嵌入式Linux系统，电子标签则集成nRF24LE1射频芯片。当车辆进入读写器识别范围时，系统自动读取电子标签中的车牌信息，并上传至上位机管理系统。该方案具有非接触识别、响应速度快、安全性高等优点，适合应用于高速公路ETC系统和智能停车场管理[^3]。 ### 5. 开发工具与技术选型建议 - **图像采集**：可选用OV7670、OV2640等摄像头模块，或使用USB摄像头配合V4L2驱动。 - **图像处理**：可采用OpenCV库进行图像预处理（如灰度化、二值化、边缘检测等）。 - **车牌识别算法**：传统方法包括颜色识别、模板匹配、OCR识别；深度学习方法可采用轻量级模型如MobileNet-SSD、YOLO-Lite等。 - **开发平台**：STM32开发可使用Keil MDK或STM32CubeIDE；嵌入式Linux开发则需配置交叉编译环境，使用Qt或GTK进行界面开发。 - **通信接口**：UART、SPI、I2C用于模块间通信；USB或以太网用于与上位机通信。 ### 示例代码：基于OpenCV的车牌区域提取（Python伪代码） ```python import cv2 import numpy as np # 图像预处理 def preprocess_image(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0) sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) _, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) return binary # 查找车牌区域 def find_license_plate(image): contours, _ = cv2.findContours(image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = w / float(h) if 2 < aspect_ratio < 5 and w > 100: return (x, y, w, h) return None # 主程序 img = cv2.imread('car.jpg') processed = preprocess_image(img) plate_rect = find_license_plate(processed) if plate_rect: x, y, w, h = plate_rect cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Plate', img) cv2.waitKey(0) ``` ---
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