基于OpenCV的车牌识别系统（源码+论文+部署教程）

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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#opencv #人工智能 #计算机视觉

运行环境

基于OpenCV的车牌识别系统运行环境如下：

• Python: ≥ 3.5

• OpenCV: ≥ 4.0

• IDE工具：Visual Studio Code（可自行选择）

• 技术栈：Python + OpenCV + Tkinte

主要功能

基于OpenCV的车牌识别系统主要利用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再利用OpenCV的SVM识别具体字符，从而达到车牌识别的效果。主要功能包括：

• 打开图片（摄像头和本地文件）

• 灰度化图像

• 二值化图像

• 颜色二值化图像

• 车牌二值化图像

• 车牌识别（基于形状定位和颜色定位）

项目截图

源码地址：https://gitee.com/beginroad/bishe

OpenCv —— 检测车牌号（附完整源码）
06-24 5451
OpenCv —— 检测车牌号
yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）
qq_34717531的博客
04-19 2225
随着智能交通系统的不断发展，车牌识别技术在城市交通管理、自动化停车、公安监控等领域发挥着重要作用。有效的车牌识别系统可以大幅提高交通效率，增强车辆监控和管理的能力。本文介绍了一种基于YOLOv8的车牌识别系统，该系统采用PyQt5构建前端用户界面，实现了高效的车牌检测及颜色识别功能。系统的实现提供了一个实时、准确、用户友好的车牌识别解决方案。本文首先分析了车牌识别技术的发展背景和应用需求，然后详细描述了系统设计和实现过程，包括系统架构、功能模块、开发环境搭建和具体的实现代码。
python+java+nodejs基于OpenCv车牌识别系统与实现-毕业设计
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09-18 1387
随着智能交通系统的发展，车牌识别技术成为关键的一环。然而，传统车牌识别系统在光照不足或复杂环境下识别准确率低。OpenCv作为开源计算机视觉库，为车牌识别提供了强大的技术支撑。基于OpenCv的车牌识别系统，旨在提高车牌识别的准确性和稳定性，尤其在低光照条件下。此系统不仅有助于提升交通管理效率，也为智能交通领域的发展提供了有力支持。
基于OpenCV的车牌识别系统的设计与实现 毕业论文
优创学社
06-21 1998
用户可以选择一定数量的待检测图像导入到指定文件夹下， 车牌识别系统运行完成后会完成车辆检测和车牌识别工作，并将检测后图像存入指定文件夹下，将图像文件名与其对应识别信息写入表格方便查阅。汽车拥有率的增长给我国交通部门工作造成的压力也在持续增长，但是目前已经存在的车牌识别系统并不能很好地适应持续增长的工作量，识别效率与识别准确率也有待优化，并且人机交互页面也不够友好。另有1000+份项目源码，项目有java（包含springboot，ssm，jsp等），小程序，python，php，net等语言项目。
基于Python的车牌识别管理系统
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03-10 787
基于Python的车牌识别管理系统是一种利用Python语言及其丰富的开源库（如OpenCV、Pillow、TensorFlow等）开发的车牌识别解决方案。该系统能够实现对车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割、字符识别以及数据解析和存储等全过程，广泛应用于停车场管理、交通监管、安防监控以及物流管理等场景，显著提高车辆管理的效率和准确性。开发语言：Pythonpython框架：Django软件版本：python3.7/python3.8数据库：mysql 5.7或更高版本。
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12-10 911
利用图像识别技术构建停车场收费系统，可以实现车辆的自动化管理，提高停车场的运营效率和管理水平，改善车主的停车体验，这对于缓解城市交通压力、提升城市智能化管理水平具有重要意义。其次，对于车主而言，能够大大缩短车辆进出停车场的时间，提供更加便捷、快速的停车服务，提升车主的满意度。本研究的目的在于设计和开发一个基于图像识别的停车场收费系统，实现停车场管理的智能化。四是要提供良好的用户交互界面，包括车主的意见反馈渠道以及员工的管理操作界面，以提升整个停车场管理系统的服务质量和管理水平。
毕设项目分享 深度学习yolo11电动车骑行规范识别系统（源码+论文）
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🔥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。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。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提供大家参考学习，今天要分享的是🚩毕业设计 深度学习yolo11电动车骑行规范识别系统（源码+论文）🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：5分🧿 项目分享:见文末!项目包含内容。
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C++结合OpenCV与Qt构建跨平台智能视频监控系统设计与实战分享：重庆城市公共安全落地经验
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
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走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
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在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
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最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
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11-24 575
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 648
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
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