奋斗の博客

汽车车牌识别系统上传至优快云之后，好多小伙伴都对项目中的各个文件存在疑问，该篇文章主要是为了解析项目中的各个文件。如果对项目中的各个文件已经很熟悉的小伙伴，请自觉略过。- LPR：项目名称 - char_recognition：字符识别，包括汉字识别、字母识别以及数字识别 - CharNet_Package.py:训练用于预测字符的神经网络模型 - charNet.pkl:将训练好的字符预测模型保存为pkl文件，便于保存 - ChineseCharNet_Package.py:训练用于预

一、前言随着移动互联的发展，商业移动应用越来越多，这些商业移动应用很多涉及到个人银行卡账户的绑定，实际测试中手动输入16—19位银行卡号码，速度慢，易出错，用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性准备自己动手实现一个银行卡号识别系统，这样便可自动识别银行卡号。书接上文，上文提到如何对模板图像进行处理，本文继续讲解对输入图像如何处理以及具体的代码实现，代码我会给出相应的注释，以便大家能够看懂，希望大家学习愉快，在评论区多多互动，如果能点赞支持就更好了！首先在这里简单说一下银行卡号识别

一、前言上一篇文章总结了银行卡号识别的大概步骤，这篇文章着重介绍模板匹配法，以及如何处理模板的详细步骤及代码实现。模板图像详细步骤二、模板匹配法详解三、代码实现项目目录首先，导入相关包from imutils import contoursimport numpy as npimport argparseimport cv2import myutils添加运行参数''' template：表示模板 image：表示输入图像'''#

一、前言之前毕业设计选题的时候，在两个题目之间徘徊，一个是车牌识别系统，另外一个就是今天的主题银行卡号识别系统，思考良久，还是决定将它做出来，不仅会对加深在计算机视觉方面的理解，也会巩固自己学习过的知识。话不多说，进入正题。二、银行卡号识别的步骤首先，我先说明一下大致的思路。我用到的方法是相对简单的模板匹配法，什么是模板匹配法呢？之后会进行详细的讲解。...

这是我的毕业设计，虽然最后的实验结果不太理想，但是应付毕业论文应该是足够了。项目我已上传至资源，大家自行下载。

字符识别一、字符识别算法的实现车牌字符识别是车牌识别中的最后一步，也是决定车牌识别成功与否的关键步骤。字符识别是对经过车牌定位、车牌纠正和车牌字符划分后得到的各个车牌字符进行识别的过程。字符识别利用BP反馈神经网络对字符进行识别。BP反馈神经网络是一种基于误差反向传播的神经网络，它不同于传统的神经网络，传统的神经网络采用数值微分法计算梯度以使损失函数达到最小值，这种做法虽然原理简单且容易实现，但计算较费时，而BP神经网络采用误差反向传播的方法，该方法较数值微分法更为高效。所以本文采取比数值微分法高效的B

阿萨阿萨

汽车车牌识别系统实现（二）-- 车牌定位前言本人大四计算机视觉处理方面菜鸟一枚，因个人兴趣和毕设的缘故，故而想学习计算机视觉方面的内容，有不正确的地方还等各位大神批评指正。图像预处理照相机获取到汽车车牌图像时，绝大多数情况下，图像里只存在一个车牌的情况是不太现实的，一幅图像里存在建筑物、树、其它汽车等等是很正常的；而且绝大多数都会存在噪声点，这种情况下就会对车牌定位和识别造成极大程度的干扰...

汽车车牌识别系统实现（一）–车牌识别的步骤怎么接触到计算机视觉的？毕业设计不知天高地厚的、茫然的选择了汽车车牌识别系统系统的实现，写开题报告的时候，快难哭了；但是最近发现越来越喜欢计算机视觉了，好吧，我承认我有毒。。。通过写博客的方式，记录以下学习过程，本人大学菜鸟一枚，有错误或者是需要完善的地方，烦请各位大神指正批评！汽车车牌识别的步骤图像缩放处理预处理高斯平滑中...