python基于OpenCV的车牌识别系统

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文章目录

• 前言
• 详细视频演示
• 一、项目介绍
• 二、功能介绍
• 三、核心代码
• 四、效果图
• 五、文章目录
• 六 、源码获取

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前言

  车牌识别系统是一种利用计算机视觉和深度学习技术来自动识别和提取车辆上的车牌信息的系统。以下是对基于OpenCV的Python车牌识别系统的详细介绍：
一、技术栈
Python：一种广泛使用的编程语言，因其易读性和丰富的库支持而受到欢迎。
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具来处理图像和视频。
其他可能的技术：如HyperLPR（一个开源的中文车牌识别框架）和pyqt5（一个基于Python的GUI开发框架，用于创建用户界面）。

详细视频演示

文章底部名片，联系我看更详细的演示视频

一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

图像采集：系统需要获取车辆图像或视频流，可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。
图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作，以便提高后续识别算法的效果。
车牌定位：使用图像处理技术，如边缘检测、颜色过滤等方法，对图像中的车牌位置进行定位和标定。OpenCV提供了丰富的函数来实现这些功能。
字符分割：将车牌图像中的字符分割成单个字符。这是一个关键的步骤，通常使用基于图像处理和机器学习的方法来确定字符的边界。
字符识别：使用深度学习算法和训练好的模型对分割出的字符进行识别。可以使用如HyperLPR这样的框架，它基于深度学习技术，能够快速准确地识别车牌上的字符。
结果输出：将识别出的车牌信息输出到用户界面、数据库或其他系统中，以便进一步处理和应用。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

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