毕业设计智慧停车场--车牌识别

最近学了opencv,也到网上找了一些源码,结果发现效果不是很好,发现图片只要一遍各种参数就要一起变,不然就是识别不出来,所以在网上找到了HyperLPR现在记录一下环境搭建

参考大佬的博客 https://blog.youkuaiyun.com/sdu_qrt/article/details/120554978?spm=1001.2014.3001.5501

安装所需要的包

pip install keras==2.0.9 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 
pip install Theano -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 

 
pip install Scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 
pip install opencv-python==3.4.3.18 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 
pip install scikit-image -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 
pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 
pip install tensorflow==1.2.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
 
pip install h5py==2.10

pip install numpy==1.16.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

注意如果报错一定要检查一下版本和我这里列出来的是否一致
HyperLPR安装包
提取码 hin1

复制该hyperlpr_py3文件夹,此文件夹是基于python3的

在这里插入图片描述
复制到 D:\Anaconda\anzhuang\envs\HyperLPR\Lib 这个目录就是你自己创建的虚拟环境目录粘贴,并将文件名改为hyperlpr

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

from hyperlpr import pipline as pp
import cv2
# 自行修改文件名
image = cv2.imread("images/car5.jpg")
image, res = pp.SimpleRecognizePlate(image)
print('-------------')
print(res)

在这里插入图片描述
很容易就实现了,在网上跑其他代码的时候是真的只要图片一遍就不行,浪费了很多时间这里做个总结

<think>好的,用户需要关于使用OpenMV实现智慧停车场毕业设计方案或参考资料,包括示例代码和文档。首先,我需要明确OpenMV的功能和智慧停车场的关键技术点。OpenMV主要用于图像处理,所以方案应该围绕车牌识别、车位检测等模块展开。 接下来,我得考虑用户可能的背景。用户是计算机专业的毕业生,可能对嵌入式系统和图像处理有一定了解,但需要具体的实现方案和代码示例。用户的需求中提到了示例和文档,所以回答需要结构清晰,分模块说明,并提供资源链接。 然后,我需要整合现有的资料。参考引用中的毕业设计选题,尤其是物联网和嵌入式方向的,可以推荐相关的选题方向。同时,OpenMV的官方文档和社区资源是关键,应该作为主要参考资料。 用户可能还关心如何实现各个模块,比如车牌识别中的图像预处理、机器学习模型的应用,以及如何将硬件组件集成。需要分步骤说明,并确保技术细节准确,比如使用Haar特征或CNN进行车牌检测,颜色识别判断车位状态等。 另外,用户可能需要性能优化和实际部署的建议,比如光照影响、多摄像头协同工作,这些都需要在方案中提及。同时,生成相关问题可以帮助用户进一步探索,比如性能优化方法或扩展功能,如移动端应用或数据统计。 最后,确保回答符合系统级指令:使用正确的中文和LaTeX格式,引用标识自然,代码块使用正确语法,并分模块详细说明。检查是否有遗漏的部分,比如硬件选型或代码示例,确保用户能获得全面的指导。</think>### OpenMV智慧停车场毕业设计方案 ### 一、系统架构设计 本方案采用三层架构: 1. **感知层**:OpenMV摄像头+超声波传感器 2. **网络层**:ESP8266 WiFi模块 3. **应用层**:Web管理平台+移动端小程序 $$系统吞吐量 = \frac{有效数据帧}{总传输时间} \times 带宽系数$$ ### 二、核心功能实现 #### 1. 车牌识别模块 ```python import sensor, image, time, lcd def license_plate_recognition(): sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) lcd.init() while True: img = sensor.snapshot() # 使用预训练模型进行车牌检测 plates = img.find_license_plate() if plates: for p in plates: img.draw_rectangle(p.rect()) print("检测到车牌:", p.payload()) ``` *技术要点*: - Haar特征分类器进行车牌粗定位 - 基于Tesseract-OCR的字符识别优化 - 光照补偿算法:$I_{out} = \alpha I_{in} + \beta$($\alpha=1.2, \beta=50$) #### 2. 车位状态检测 ```python def parking_space_detection(): img = sensor.snapshot() # 颜色阈值设置(根据实际场景调整) thresholds = [(30, 100, -40, 40, -40, 40)] # 绿色标记阈值 for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200): if blob.area() > 5000: return "占用" return "空闲" ``` ### 三、硬件选型建议 | 组件 | 型号 | 参数 | |-------|-------|-------| | 主控 | OpenMV H7 | 480MHz Cortex-M7 | | 通信模块 | ESP-12F | 802.11 b/g/n | | 辅助传感器 | HC-SR04 | 检测距离2-400cm | ### 四、创新点设计 1. **多摄像头协同方案**:通过$RSSI$值实现设备间距离估算 $$d = 10^{\frac{(P_0 - P_r)}{10n}}$$ 2. **动态车位分配算法**:基于贪心算法的最近车位推荐 ### 五、开发资源推荐 1. OpenMV官方文档(含代码示例)[^1] 2. MIT停车场数据集(含标注样本)[^2] 3. Edge Impulse模型训练平台(机器学习部署)[^3]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值