车牌号识别 OpenCV

最新推荐文章于 2025-04-26 20:37:58 发布
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参考代码

【OpenCV实战】简洁易懂的车牌号识别Python+OpenCV实现“超详解”（含代码）
【1】
【2】

OpenCV

【1】 OpenCV实战（一）——简单的车牌识别
【2】 【OpenCV3】模板匹配——cv::matchTemplate()详解

图像特征匹配算法

SIFT算法

SIFT图像特征匹配，即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform)算法，是由David G.Lowe于1999年提出，并在2004年加以完善。
利用SIFT方法检测图像特征点的实质就是在不同尺度空间上查找特征点，这些特征点对应的就是不同尺寸的地物。SIFT配准方法主要分为以下几个步骤：

  • DOG尺度空间的建立
  • 尺度空间中提取关键点
  • 生成特征描述子
  • 特征点匹配
  • 后续的配准流程，如转换模型求解、重采样等。

【1】SIFT图像匹配及其python实现

距离 / 相似度查询

【1】基于动态规划思想的时间序列距离方法介绍

其他

OpenCV C++案例实战十《车牌号识别》
Zero___Chen的博客
12-19 3万+
OpenCV C++案例实战十《车牌号识别》前言一、车牌检测1.1.图像预处理1.2.轮廓提取1.3.功能效果1.4.功能源码二、字符切割2.1.图像预处理2.2.轮廓提取2.3.功能效果2.4.功能源码三、字符识别3.1.读取文件3.2.字符匹配3.3.功能源码四、效果显示五、源码总结 前言 本文将使用OpenCV C++ 进行车牌号识别。 一、车牌检测 原图如图所示。本案例的需求是进行车牌号码识别。所以，首先我们得定位车牌所在的位置，然后将车牌切割出来。接下来我们就来看看是如何实现。 1.1.图像预
基于Matlab Sift特征提取和模板匹配的车标识别算法
qq1744828575的博客
05-29 943
一、项目背景与意义随着智能交通系统的发展，车标识别作为车辆识别的重要组成部分，对于交通监控、车辆追踪等领域具有重要意义。本项目旨在利用Matlab平台，结合SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征提取算法和模板匹配技术，开发一个高效、准确的车标识别算法。二、项目目标利用SIFT算法从车辆图像中提取出具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性的特征点。构建车标模板数据库，用于存储不同车标的特征信息。
基于深度学习的车牌识别
08-30
目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重 要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋 势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方 法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究： 本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图 像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的 关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作 方法。研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方 法，以及卷积神经网络的训练方法。分析比较不同特征学习方法的特点选取 k-means 作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆 车型识别工作。 本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的性能在 30 个不同型号共 7158 张图片上进行实验；并在相同数据上利用改进了的 SIFT 特征匹配的算法进行对比实验； 进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得 94%的正确率，并在与 SIFT 匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
基于Python和Openmv车牌识别系统
毕业作品网站
08-26 2150
首先，使用谷歌搜索“ Haar Cascade”，检测是否有人已经为您想要检测的对象制作了 OpenCV Haar Cascade。关于如何制作自己的 Haar Cascade，见此 关于如何把 OpenCV Haar Cascades 转化成您的 OpenMV Cam 可以读取的模式。采用摄像头识别小车车牌，可存储拍照时间、小车图片等。左边是我压缩的我的车牌检测模型，右边是压缩的官方的猫脸模型。转换脚本均使用官方提供。啊啦，意思我检测车牌这个模型在上面跑是 ok 的，然后在官方开源找到了转换脚本。
基于OpenMV+STM32+OLED与YOLOv11+PaddleOCR的嵌入式车牌识别系统开发笔记
最新发布
weixin_46221106的博客
04-26 3705
本文融入了实际开发中获得的宝贵经验，特别是针对嵌入式设备与云端协同AI系统的优化策略。主要是通过OpenMV端收集得到图像，通过wifi模块将数据传递给PyTorch进行数据处理，得到返回的数据后再OLED上进行显示，实物如下图所示。：在本地做智能预筛选（如车牌定位），云端执行复杂OCR，实现精度与延迟的最佳平衡。：通过C++扩展实现OpenMV的NEON指令加速，使图像预处理速度提升3倍。：采用向前兼容的二进制协议，通过version字段实现无缝升级。WebSocket推送结果。
基于QT + opencv +HyperLPR/EasyPR的车牌识别
slmrj的博客
02-05 2408
基于QT + opencv +HyperLPR的车牌识别 最近在开发了一个快递单手机号的项目用到了端对端文字识别。后联想到车牌是端对端最常用的场景，随即找了些相关的资料。发现HyperLPR和EasyPR是现在用的较多的开源项目，下面的车牌识别系统用到了HyperLPR和EasyPR相关源码。一并对作者表示感谢。 下面这个是基于HyperLPR为基础使用用QT5.11+opencv4.01实现。 ...
车牌号识别系统：PyQT5+QT Designe+crnn/PaddleOCR+YOLO+OpenCV矫正算法。
weixin_46221106的博客
05-06 3780
使用 PyQT5&QT Designe+crnn/PaddleOCR+YOLO+传统OpenCV矫正算法。实现一个可视化的车牌识别系统项目。（可以改为自己的项目）
【车标识别】基于SIFT算子的车标识别算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-22 1698
本系统分为定位部分（包括车牌的定位和车标的定位）和车标特征向量提取和识别部分。本文车标的定位是根据车牌和车标的先验知识，提出一种由粗到精的车标定位方法。首先通过成熟的车牌定位方法对车牌进行定位，再根据车牌与车标的相对位置可以估计出车标的大概区域；接着利用 SOBLE 边缘检测算子对车标估计区域同时进行垂直边缘的检测和水平边缘的检测，分割车标区域与背景区域；接着再利用数学形态学进行腐蚀膨胀处理得到车标的精确区域。车标特征向量的提取利用 SIFT 算子进行提取。SIFT 算子...
基于图像处理和K近邻的车牌号识别 opencv python
01-16
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用图像处理技术和机器学习中的K近邻（K-Nearest Neighbor，简称KNN）算法实现车牌号码的自动识别。这个过程涉及到多个步骤，包括图像预处理、特征提取、车牌字符分割以及分类预测...
spring boot + maven + opencv 车牌识别系统，包含车牌检测、车牌号识别训练下载地址
05-26
最新2020-05-26；spring boot + maven + opencv 车牌识别系统，包含车牌检测、车牌号识别训练；支持黄、蓝、绿车牌检测及车牌号码识别
python车辆车牌号识别opencv
01-27
### 使用Python和OpenCV实现车辆车牌号识别 #### 图像预处理 为了提高后续处理的准确性，图像预处理阶段至关重要。这一步骤通常包括灰度化、噪声去除和平滑滤波等操作。通过减少不必要的颜色信息并增强边缘特征，...
车牌号识别opencv代码
07-12
当然，我可以提供一段基于 OpenCV 的车牌号识别代码。以下是一个简单的示例： ```python import cv2 import numpy as np import pytesseract # 读取图像 image = cv2.imread('car_plate.jpg') # 调整图像大小和...
openmv模板识别拍照.zip
04-13
基于OpenMv CAM3 的模板识别代码，可以自己往内存卡里面放置要识别的照片进行识别并拍三张照片。上传资料里面有使用介绍视频，自行查看！
Opencv简易车牌识别
weixin_43960499的博客
10-29 1200
Opencv车牌识别 概述 这篇文章的车牌识别分为以为几个步骤： 一、图像预处理 （1）转为灰度图 （2）进行中值滤波 （3）转为二值图像 （4）边缘检测 （5）形态学处理 二、找到车牌 （1）找出预处理图像中每个部分的轮廓 （2）得出轮廓的外接矩形 （3）通过长宽条件判断为车牌的矩形 三、字符分割 四、机器学习识别字符 本篇文章处理的示例图片如下： 下面分别详细讲述各个步骤： 一、图像预处理 ...
实战：QT车牌识别系统综合设计
热门推荐
qq_54395977的博客
07-22 1万+
该系统是博主结合许多QT开发项目综合制作，借用了Opencv的开发库来完成的一个项目，具体的可以按照目录来，关于识别方面仅仅提供一个思路，目前还在想如何去优化，因为识别时间太长会很影响效率 之后我们将图像进行高斯去噪去除一些图像的杂质，之后灰度处理............
SIFT算法原理介绍
gyp_666的博客
10-27 4782
SIFT算法 SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 一、SIFT算法特点： 1、具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2、区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配 3、多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量 4、高速性，能够快速的进行特征向量匹配 5、可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合 二、SIF
m基于sift特征提取和模板匹配的车标识别算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-06 741
比如改变车辆颜色或发动机的号码等,迅速逃往外地进行销赃和使用字母的一部分被用细砂打磨光,从而变成了`将车牌中的和互相修改很多司机的后车牌由于安装了“移动牌照架”后,都是随时可以装卸的移动牌照架为一个车牌大小的黑色塑料框,被安装在车牌外侧,框下方有两个锁,开锁后牌照架可随框上轴上下活动等,因此这些经改装后的车辆,单靠车牌识别,加大了破案和抓获的难度。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出、不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。
基于OpenMV的车牌识别功能开发与优化研究
Candy5204的博客
03-14 852
标题:基于OpenMV的车牌识别功能开发与优化研究内容:1.摘要 随着智能交通系统的发展，车牌识别技术变得越来越重要。本研究的目的是基于OpenMV平台开发并优化车牌识别功能。研究方法上，首先利用OpenMV的图像采集功能获取车辆图像，接着通过图像处理算法对图像进行预处理，包括灰度化、滤波、边缘检测等操作，以增强车牌特征。然后采用字符分割和特征提取技术，将车牌字符从图像中分离出来，并提取其特征。最后使用机器学习算法进行字符识别。实验结果表明，该系统在不同光照和车辆速度条件下，车牌识别准确率达到了90%以上。
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