VisionPro 机器视觉案例 之 车牌识别

已于 2024-12-26 14:44:29 修改
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分类专栏： VisionPro案例篇 文章标签： 计算机视觉 笔记 图像处理 机器视觉 OCR字符识别
于 2024-11-13 21:01:48 首次发布
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】机器视觉（概念篇）（最终篇）
qq_36130719的博客
04-26 2299
机器视觉逐渐渗入社会生活的方方面面，在人脸识别、图片识别、视频监控、3C应用等各领域几乎都能看到机器视觉的身影，对于工业领域而言，机器视觉的应用更是大大降低了高危作业的危险系数，保障了工业生产的安全性和高效性。
【毕业设计】python+opencv+机器学习车牌识别
HUXINY的博客
07-15 7819
🔥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🚩基于机器学习的车牌识别系统🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数4分工作量4分创新点3分🧿https车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影.httpshttpshttps。...
基于机器视觉的车牌识别系统
07-07
基于matlab的车牌号识别系统，程序保证可运行，详细的注释，包含标准字符模板库。
毕设项目 基于机器视觉的车牌识别系统
caxiou的博客
03-13 602
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统🧿 项目分享:见文末!车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影.在车牌识别中，你需要处理的数据是图像中海量的像素单元；你处理的数据不再是传统的结构化数据，而是图像这种复杂的数据；如果不能在很短的时间内识别出车牌，那么系统就缺少意义；虽然一副图像中有很多的信息，但可能仅仅只有那一小块的信息（车牌）以及车身的颜色是你关心，而且这些信息都蕴含着巨大的价值。
车牌识别系统中的机器视觉技术
weixin_33782386的博客
05-16 332
现在很多小区、商业广场、购物中心、机场等各大停车场中先后都进行了改造，由之前传统的刷卡停车场系统改为智能车牌识别停车场系统，智能车牌识别技术最突出的表现就是运用在停车场上，由于它具有识别率高，通行快等优点，受到了很多用户的青睐。车牌识别系统在如今互联网+的时代潮流不定会有着巨大的市场及前景，也定为停车场系统管理带来诸多便利。停车场系统中的机器视觉技术基于机...
【毕业设计】python 机器视觉 车牌识别 - opencv 深度学习 机器学习
HUXINY的博客
09-06 9669
HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与较为流行的开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的EasyPR，HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌，新能源车牌，使馆车牌，教练车牌，武警车牌等。
基于机器视觉技术车辆牌照识别系统
10-19
基于机器视觉技术的车辆牌照识别，整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别五大模块,用软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。其主要应用于城市交通管理、高速公路收费管理、公路超限治理等方面。
python机器视觉车牌识别_机器视觉—字符识别之车牌识别
weixin_32657751的博客
02-04 1176
车牌识别以车牌识别结束字符识别的内容，后续开启颜色识别的新篇章。本文在进行车牌识别时，汉字与特殊符号自行训练，英文字符采用预设分类器，注意程序中字符分割方法以及如何使用自行训练分类器与预设分类器交叉识别。网上某车牌从车牌上可看出难点在于如何将字母“E”和“P”与圆形钉分割提取hsv空间某通道图像白底黑字最好的一张阈值分割并计算连通域E和P与背景相连通过形态学与eliminate_runs算子的配合...
visionpro案例（零件尺寸测量与显示，硬币统计，骰子点数统计）等
12-09
VisionPro是康耐视公司开发的一款强大的机器视觉软件，它广泛应用于自动化、生产线检测、质量控制等领域。案例集里涉及到的应用场景，包括零件尺寸测量与显示、硬币统计、骰子点数统计等，都是VisionPro软件在实际...
opencv机器视觉入门
一位正在苦苦追求毕业的研究僧
10-04 926
机器视觉入门流程
机器视觉入门教程
11-04
- VISIONPRO是另一款商用机器视觉软件，广泛应用于工业自动化领域。 4. **CImg**： - CImg是一个轻量级的图像处理库，适用于快速原型开发。 通过上述知识点的学习，新手可以逐步建立起坚实的理论基础，并结合实际...
用C#写VisionPro应用窗体案例
06-09
康耐视VisionPro软件与C#在VisioStudio2010中的窗体简单应用
超详细VisionPro 视觉工具-原理及实例讲解.zip
03-11
VisionPro中文开发教程，详细描述各个工具的使用方法、参数设置、脚本的使用方法、QuickBuild的操作方法、视觉算法的相关原理。
机器视觉的典型案例
09-08
机器视觉的典型案例 机器视觉的典型案例
毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统
fawubio的博客
02-23 1023
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统🧿 项目分享:见文末!车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影.在车牌识别中，你需要处理的数据是图像中海量的像素单元；你处理的数据不再是传统的结构化数据，而是图像这种复杂的数据；如果不能在很短的时间内识别出车牌，那么系统就缺少意义；虽然一副图像中有很多的信息，但可能仅仅只有那一小块的信息（车牌）以及车身的颜色是你关心，而且这些信息都蕴含着巨大的价值。
机器视觉——车牌识别实验汇总
qq_45252077的博客
07-05 6209
文章目录前言一、车牌识别背景资料简介二、实现车牌识别步骤1.图像采集（Image Correction）2.角度修正（Angle Correction）3.字符分割 第一次分割4.车牌定位（License Plate Location）5.字符分割 第二次分割6.字符识别（Character recognition）总结 前言 经过几周繁忙的学习，这两周变得清闲了起来O(∩_∩)O，上上周在我去上海参加培训时，学校的实习周也请来了深圳的公司为我们专业进行为期一周的机器人实训。在我从上海回来后刚好赶上.
VisionPro基础篇（二）：应用实例PatMax_Demo重现
qq_40041064的博客
04-20 5325
前言： 此系列文章记录学习使用VisionPro中的学习成果和学习心得，鉴于找资料过程中的各种收费，分享出来给需要的朋友一份帮助，若有错误之处，还请留言指正，谢谢！ 前一篇博文主要介绍VisionPro界面，现在我们通过重现PatMax_Demo应用实例来熟悉VisionPro的界面及流程。 1. PatMax_Demo应用实例 实例位置：示例作业 --- VisionTools --- ...
《Mastering Opencv ...读书笔记系列》车牌识别（II）
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继上一篇文章后，现在要做的就是从车牌图像上使用optical character recognition算法将字符提取出来。对于每一块被检测的车牌，使用带监督的神经网络机器学习算法来识别字符。 本文内容： 1.字符分割  2.神经网络训练方法 3.使用神经网络预测字符 一、字符分割【OCR Segment】 在使用神经网络对每个字符进行预测之前，我们必须从车牌图像中扣取改字
VisionPro学习记录9车牌识别
qq_46035581的博客
07-19 799
此案例主要使用到了文本抓取工具，如下三张图，逐步给每个字符加上标签。
visionpro 线束识别
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<think>嗯，用户想了解VisionPro线束识别的技术文档或解决方案。首先，我需要整理VisionPro在工业检测中的常见应用，特别是线束相关的案例。根据提供的引用，VisionPro通常用于OCR和硬币识别，但线束识别可能需要不同的方法。 线束识别可能涉及检测线缆的数量、排列、颜色或连接是否正确。可能需要用到图像分割、模板匹配或颜色分析工具。比如，CogPMAlignTool用于模板匹配，CogBlobTool用于斑点检测，可能适用于线束的定位。CogCaliperTool可以测量线束的间距或宽度，而CogColorSegmenterTool处理颜色区分。 用户可能需要指导如何配置这些工具，以及如何将它们组合到整个流程中。代码示例部分，可以引用C#调用VisionPro的接口，初始化工具链，处理图像，并分析结果。此外，线束识别可能遇到的挑战包括复杂背景、反光或线束交叉，需要相应的预处理或参数调整。 生成相关问题时要考虑用户可能深入的问题，比如参数优化、复杂场景处理、与PLC的集成，以及性能提升的方法。需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并引用已有的案例作为参考，比如硬币识别的流程可能类似线束的步骤。 最后，检查是否符合系统指令，如使用正确的中文、LaTeX格式（虽然这个问题可能涉及较少数学公式，但如果有变量或方程仍需处理），并添加引用标识到现有资料。确保代码示例正确，问题相关且具有引导性。</think># VisionPro线束识别解决方案 线束识别是工业视觉检测中的典型应用场景，主要检测线缆数量、排列顺序、颜色标识等参数。VisionPro通过其强大的图像处理工具链可有效解决该问题，以下是分步骤实现方案： ### 一、核心实现流程 1. **图像采集与预处理** - 使用CogAcqFifoTool获取高清图像 - 应用CogImageConvertTool转换色彩空间（如需要RGB分析） ```csharp CogAcqFifoTool acqTool = new CogAcqFifoTool(); ICogImage rawImage = acqTool.Acquire(); ``` 2. **线束定位** - 采用CogPMAlignTool进行模板匹配定位线束区域[^2] - 使用CogCaliperTool检测线缆边缘间距 $$ \Delta x = \frac{W_{image}}{N_{edges}} $$ 其中$W_{image}$为检测区域宽度，$N_{edges}$为边缘数量 3. **颜色识别** - 配置CogColorSegmenterTool划分不同颜色区域 - 设置HSV色彩空间阈值参数 ```csharp CogColorSegmenterTool colorTool = new CogColorSegmenterTool(); colorTool.RunParams.HueThreshold = 10; // 色相阈值 ``` ### 二、关键工具组合 | 工具名称 | 功能说明 | |-----------------------|---------------------------------| | CogPMAlignTool | 定位线束整体位置 | | CogCaliperTool | 精确测量线缆间距 | | CogColorSegmenterTool | 识别不同颜色的线缆 | | CogBlobTool | 检测缺失线缆或异常连接 | ### 三、典型问题处理 1. **反光干扰**：使用CogPolarUnwrapTool消除金属表面反光 2. **线缆交叉**：通过CogIntersectLineLineTool检测交叉点坐标 3. **颜色混淆**：采用CogColorHistogramTool建立色彩分布模型
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机器视觉李小白

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