LPR牌超识别

最新推荐文章于 2025-07-20 12:50:41 发布
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分类专栏： open-cv c# emgu-cv 文章标签： 识别 LPR emgu opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/meizum9zjl/article/details/46873805
本文详细介绍车牌识别技术的全过程，包括拍照区域的识别与标准化、字符分割及光学字符识别（OCR）。通过对图像进行预处理，提高识别准确性，并最终通过与标准进行比对完成整个识别流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

牌照识别

  1. 牌照两个阶段
    • 识别拍照区域
    • 识别拍照区域内字符
  2. 牌照识别过程
    • 识别出图像中拍照区域
    • 标准化：将大小，对比度，高亮牌照区域
    • 字符分割：获取单个字符区域
    • OCR：光学字符识别，识别单个区域内的字符
    • 与标准对比
  3. 撒旦法
目标识别项目实战：基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型(三)
master_hunter的博客
10-08 5713
目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现在已经相当成熟并且十分的亲民。我见过很多初学目标识别的同学基本上只花一周时间就可以参照案例实现一个目标检测的项目，这全靠YOLO强大的解耦性和部署简易性。初学者甚至只需要修改部分超参数接口，调整数据集就可以实现目标检测了。
HyperLPR：基于深度学习的高级中文车牌识别高性能中文车牌识别框架
01-28
HyperLPR高性能开源中文车牌识别框架 一键安装 python -m pip install hyperlpr 支持python3，支持Windows Mac Linux树莓派等。 实时720p cpu（在MBP r15 2.2GHz上具有stwell）。 快速上手 #导入包 from hyperlpr import * #导入OpenCV库 import cv2 #读入图片 image = cv2 . imread ( "demo.jpg" ) #识别结果 print ( HyperLPR_plate_recognition ( image )) 问答环节 问：Android识别率没有所传demo apk的识别率高？ A：请使用下的模型，android默认包里的配置是相对较早的模型 问：车牌的训练数据来源？ A：由于相关训练车牌数据涉及到法律隐私等问题，本项目无法提供。开放大的数据集有车牌数据集。 问：训练代码的提供？ A：相关资源中有提供训练代码 问：关于项目的来源？ 答：此项目预算作者早期的研究和调试代码，代码必须一定的规范，同时也欢迎PR。 相关资源 （感谢群内
高性能中文车牌识别框架（HyperLPR）
weixin_43156294的博客
12-07 1837
HyperLPR是一个高性能中文车牌识别框架，识别速度快，在720p分辨率下，单核Intel 2.2GHz CPU平均识别时间不到100ms；准确率高，在出入口场景下，准确率可达95%97%；支持多种车牌类型，包括单行蓝牌、单行黄牌、新能源车牌、教练车牌等，还可有限支持白色警用车牌、使馆/港澳车牌、双层黄牌、武警车牌等；跨平台支持，可在Windows、Linux、MacOS、Android等多个平台上运行；采用端到端识别，无需字符分割，直接输出识别结果。
基于YOLOv5/YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统，可图像摄像头检测等(源码+lw+部署文档+讲解等)
最新发布
QQ3904720203的博客
07-20 309
随着智能交通系统的发展，车牌识别技术逐渐成为交通管理和监控的重要组成部分。本文设计并实现了一种基于YOLOv5/YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统，旨在提高车牌检测与识别的准确性和效率。系统的核心模块包括车牌检测和字符识别，其中使用YOLOv5/YOLOv8进行车牌的实时检测，采用LPRNet进行字符识别。YOLO系列模型具有优异的实时检测能力，能够在复杂场景中高效准确地定位车牌位置；LPRNet则是一种轻量级的深度学习模型，专门用于车牌字符的识别。
车牌识别Hyperlpr
02-05
HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，开源地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR，在windows下，使用vs2013编译成功，编译前需要修改opencv340的include和lib路径。
车牌识别LPR（七）-- 字符特征
weixin_30651273的博客
12-29 732
第七篇：字符特征 选择的字符特征应该满足以下条件： 　　（1）选取的字符特征具有较强的鲁棒性，不受字符变形、弯曲等影响。 　　（2）两个字符的字符特征不能完全相同，但部分相同是允许的，即选择的字符特征是唯一的，但是不能重复。 　　（3）选取的字符特征要尽可能的提供字符的信息。 　　（4）选择的字符特征提取方法易于实现，能够减少计算时间。 　　一般采用纹理、边缘特征。纹理特征是...
HyperLPR: 高性能中文车牌识别框架
2401_87458718的博客
10-09 1538
HyperLPR是一个开源的高性能中文车牌识别框架,由Jack Yu等人开发。它基于深度学习技术,能够快速准确地识别各种类型的中国车牌。识别速度快:在720p分辨率下,单核Intel 2.2GHz CPU平均识别时间不到100ms。准确率高:在出入口场景下,准确率可达95%-97%。支持多种车牌类型:包括单行蓝牌、单行黄牌、新能源车牌、教练车牌等。跨平台支持:可在Windows、Linux、MacOS、Android等多个平台上运行。端到端识别:无需字符分割,直接输出识别结果。
使用YOLOv5和LPRNet进行车牌检测+识别（CCPD数据集）_YOLOv5-LPR
09-16
这通常涉及对模型的预训练、标注数据集的准备、训练过程中的超参数设置以及训练后模型的评估和优化。在训练过程中，YOLOv5会输出车牌区域的边界框坐标以及置信度分数，这些信息对于后续的车牌字符识别至关重要。 ...
基于YOLOv5和LPRNet进行车牌检测+识别CCPD数据集源码+模型+超详细教程.zip
05-09
这个项目是使用YOLOv5s和LPRNet对CCPD车牌进行检测和识别。之前一直在学习OCR相关的东西，就想着能不能做一个车牌识别的项目出来， 刚好车牌检测以前也做过，直接用YOLOv5就可以了。我的打算是做一个轻量级的车牌...
SVM-支持向量机-cnn车牌检测车牌号识别-LPR-matlab-源码
10-02
在车牌识别系统（LPR，License Plate Recognition）中，CNN可以用来识别车牌上的字符。通常，CNN模型会包含多个卷积层，用于特征提取，接着是全连接层，用于分类。训练过程中，需要大量的带标签的车牌图像作为数据集...
小区车牌自动识别管理系统方案.doc
07-03
2. 采用LPR识别系统，提升识别速度和准确性。 3. 可识别最小70像素宽的号牌，适应高速大流量的车辆，即使在200公里/小时的车速下，单车道流量达30辆/分钟也能保证95%以上的识别率。 4. 视频流触发，无需埋设地感线圈...
HyperLPR.rar
09-02
车牌识别的LPR中的cascade.xml,可用于车牌识别，精度较高，能有效识别图片中的车牌，欢迎大家交流学习
HyperLPR 高性能开源中文车牌识别框架
阿哥的专栏
01-28 8935
概要 HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。本文将根据官网指引，进行一个车牌识别的入门探索。 HyperLPR的检测流程 使用opencv的HAAR Cascade检测车牌大致位置 Extend检测到的大致位置的矩形区域 使用类似于MSER的方式的多级二值化和RANSAC拟合车牌的上下边界 使用CNN Regression.
LPR车牌识别系统搭建
peach_orange的博客
03-24 9340
       在写这篇文章之前，我需要好好感谢一下，今天帮了我一个下午的同事。小姐姐经验丰富，完全惊到我了。一个错误去请教，2分钟解决。        今天主要是把lpr系统导入vs2017中，配置环境，并且调用写好的识别算法。我的项目主要分为三个部分：摄像头视频拍摄并且截取有效车牌；lpr系统处理车牌并通过串口发送到单片机；单片机接受串口信号并作出相应动作。         在开始之前，分享...
推荐开源项目：LPR - 实时车牌识别系统
gitblog_00059的博客
06-09 660
推荐开源项目：LPR - 实时车牌识别系统 1、项目介绍 LPR 是一个基于Android平台的实时车牌识别开源项目。它利用先进的计算机视觉技术和OpenCV库，能够高效地在移动设备上对摄像头捕获的图像进行处理，实现精准的车牌号码识别。这个项目的开发者提供了清晰的Demo和详尽的配置指南，使开发者能够快速上手并将其集成到自己的应用中。 2、项目技术分析 LPR的核心技术包括： Android C...
高性能车牌识别库HyperLPR：智能交通的新锐力量
gitblog_00026的博客
03-21 467
高性能车牌识别库HyperLPR：智能交通的新锐力量 是一个基于深度学习的开源车牌识别系统，由开发者zeusees创建并维护。这个项目的目标是提供一个高效、准确且易于集成的解决方案，使得在各类应用场景中，如智能交通、停车场管理、安防监控等，能够快速识别车辆的车牌信息。 技术分析 HyperLPR采用了最新的深度学习模型，如Faster R-CNN和CRNN，以图像识别和序列预测为核心，实现了对汉字...
HyperLPR 高性能中文车牌识别系统分析(十二)
m0_57704837的博客
12-25 2254
2021SC@SDUSC 概述 本篇是对该识别系统主要使用到的函数SimpleRecognizePlateByE2E(image)、SimpleRecognizePlateByE2E(self,image)、SimpleRecognizePlate()进行分析总结 SimpleRecognizePlateByE2E(image)函数 def SimpleRecognizePlateByE2E(image): t0 = time.time() images = detect.de
车牌识别LPR（三）-- LPR系统整体结构
weixin_30871701的博客
12-29 667
第三篇：系统的整体架构 　　LPR系统大体上可由图像采集系统，图像处理系统，数据库管理系统三个子系统组成。它综合了通讯、信息、控制、传感、计算机等各种先进技术，构成一个智能电子系统。 　　图像采集系统：图像采集系统主要由传感器、辅助照明设备和图像采集设备组成，主要功能是采集车辆图像。当有车辆经过时会触发感应装置，感应装置一般为地感线圈，触发成功后摄像机或照相机会自动采集当前...
Hyperlpr专题
mynameisxiaok的博客
11-28 5451
Hyperlpr车牌颜色判断HyperLPR是 智云视图（http://www.zeusee.com）开源的一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，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。 Github地址：https://github.com/zeusees/HyperLP本文主要介绍Hyperlpr的车牌颜色判断部分，车牌颜色判断主要在车牌检
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