车牌识别项目

一.前言 本文参考自<深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析>中的自动车牌识别项目,并对其中的方法理解后,再进行实践.深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位.车牌区域中字符的准确分割,字符准确识别这一系列步骤的困难.所以最后的识别效果也是有待进一步提高. 二.程序流程 程序流程如下所示: 相应的main函数如下 #include "carID_Detection.h" int main() { Mat img_input = imread("testCarI

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算

javaCV图像处理系列: 一.javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 二.javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 三.opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 四.opencv图像处理系列:国内车辆牌照检测识别系统(万份测试准确率99.7%以上

移动端车牌识别技术,是在OCR光学字符识别技术的基础上研发的用来识别汽车号牌特征信息的图像识别技术.在国内,该项技术由北京易泊时代携手清华大学成功地将"国家863计划"项目成果--"文字图像识别技术TH-OCR"产业化,真正实现了TH-OCR技术与市场应用的完美结合. 一.移动端车牌识别应用背景 随着我国警务通.停车场手持收费机等移动终端的使用越来越普及,车辆越来越多,对车的管理要高效也是必然的,如果在这些终端上能够集成车牌识别功能,必然省时省力,对于维护交通安全和

北京文通科技有限公司推出新版移动端车牌识别App"快号通",该产品支持Android.iOS平台,支持接口开发.通过智能手机或Pad的摄像头对准车牌,采用视频预览模式识别,实现自动采集车牌信息. 旧版的文通车牌识别软件,是拍照识别模式,用户需要手动拍摄一张车牌图片,然后进行识别.而新版"快号通"可以像扫二维码一样,扫描识别车牌,方便.快速.准确,大大提升用户体验. 技术参数: 支持平台 Android2.3以上.iOS6.0以上 支持二次开发 提供Android开发

最近研究了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和人工神经网络(Artifical Neural Network,ANN)等模式识别理论,结合OpenCV的书:<Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects>,将两种思想运用到车辆的车牌识别算法中.车辆识别结合了多种图像处理技术,如视频监控.图像检测.图像分割和光学字符识别(OCR)等,在道路交通监控中有着重要的作用.以下内容主要包含几个方面: 车牌

移动端车牌识别技术,是在OCR光学字符识别技术的基础上研发的用来识别汽车号牌特征信息的图像识别技术.在国内,该项技术由北京易泊时代携手清华大学成功地将"国家863计划"项目成果--"文字图像识别技术TH-OCR"产业化,真正实现了TH-OCR技术与市场应用的完美结合. 一.移动端车牌识应用背景 随着我国警务通.停车场手持收费机等移动终端的使用越来越普及,车辆越来越多,对车的管理要高效也是必然的,如果在这些终端上能够集成车牌识别功能,必然省时省力,对于维护交通安全和城

这里的LPR的的几篇文章是之前项目的一些相关资料的整理,涉及实验室内部的资料就没有放上来,希望能对想了解这方面的同学,有所帮助,那怕了解个大概也好.知道整体的思路就好.当初就是一个人瞎摸索,走了很多的弯路,也算给其他人一点建议吧. 车牌识别LPR系统系列文章汇总: 车牌识别LPR(一)-- 研究背景 车牌识别LPR(二)-- 车牌特征及难点 车牌识别LPR(三)-- LPR系统整体结构 车牌识别LPR(四)-- 车牌定位 车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法 车牌识别LPR(六)-- 字符分

去年七月份因为学校项目需要开始接触图像处理,但那时候只是到网上找车牌识别代码,然后加入到自己的项目中,不清楚细节原理. 现在自己重新一步步实现车牌识别. 高斯模糊: 1 Mat Gaussian(Mat &img) { 2 Mat out; 3 GaussianBlur(img, out, Size(3, 3), 4 0, 0, BORDER_DEFAULT); 5 return out; 6 7 } 灰度化: 1 Mat Grayscale(Mat &img) { 2 Mat out;