一.简介 对车牌颜色进行识别,可能大部分人首先想到的是RGB模型, 但是此处RGB模型有一定的局限性,譬如蓝色,其值是255,还需要另外两个分量都为0,不然很有可能你得到的值是白色.黄色更麻烦,它是由红色和绿色组合而成的,这意味着你需要考虑两个变量的配比问题.这些问题让选择 RGB 模型进行判断的难度大到难以接受的地步. HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型(Hexcone Model).这个模型中颜色的参数分别是:色度(

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.          PHP中一般使用file_exists()判断某个文件或者文件夹是否存在,如果文件或文件夹存在则返回true,不存在则返回false.今天在实现文件下载功能时发现,在网页使用UTF8编码的情况下,该函数无法检测包含中文的文件是否存在,始终返回false.修改很久之后才发现是因为没有把完整路径进行编码的原因,仅仅对文件名进行转码是不够的. 下面的代码无法检测包含中文的文件是否存在,无论文件是否在都返回false: [php]

2018-03-0421:22:46 (1)cv.InRange函数 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ) 历程:# 取出摄像头中,绿色的区域 import cv2 as cv import numpy as np def video_demo(): capture = cv.Video

本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间,颜色去除白色背景部分 具体就调用了cv2的两个函数,一个是rgb转hsv的函数 具体用法 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,函数很简单,参数有三个第一个参数:hsv指的是原图

目录 1 python类型注解 2 函数定义的弊端 3 函数文档 4 函数注解 4.1 annotation属性 5 inspect模块 5.1 常用方法 5.2 signature类 5.3 parameters属性 5.4 获取对象的参数签名 6 检查参数 1 python类型注解         类型注解,即对变量的类型,进行标注或者说明,因为Python是一门动态编译型语言,我们无法在赋值时就定义它的变量类型,所以在Python3.5以上版本新增了类型注解,但仅仅是提示作用,并不能严格控

目标检测---搬砖一个ALPR自动车牌识别的环境 参考License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios@https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/10863363.html@https://github.com/sergiomsilva/alpr-unconstrained 环境The current version was tested in an Ubuntu 16.04 m

该函数可以检测文件的MIME类型.因为有时候我们只根据文件后缀来判断是不准确的. function getMIME($filename){ $finfo = finfo_open(FILEINFO_MIME_TYPE); return finfo_file($finfo, $filename); } echo getMIME('test.jpg'); //image/jpeg finfo_file 文档 (PHP >= 5.3.0, PECL fileinfo >= 0.1.0) finfo_

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

1.获取浏览器的名称与版本信息   在jQuery中,通过$.browser对象可以获取浏览器的名称和版本信息 如$.browser.chrome为true,表示当前为Chrome浏览器, $.browser.mozilla为true,表示当前为火狐浏览器, 可以通过$.browser.version方式获取浏览器版本信息.     2.检测浏览器是否属于W3C盒子模型   浏览器的盒子模型分为两类,一类为标准的w3c盒子模型,另一类为IE盒子模型, 两者区别为在Width和Height这两个属

1. 对函数进行单元检测: 单元检测: 作用:用来对一个函数.一个类.一个模块进行正确性校验工作. 结果: * 单元测试通过,说明我们测试函数的功能正确. * 单元测试不通过,说明函数有BUG,要么测试条件输入有误. 第一步:首先确定想要检测目标函数: def mySum(x,y): # x += return x + y def mySub(x,y): return x - y # print(mySum(,)) 第二步:编写函数单元检测类: import unittest from 对函数进

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/  <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) 标签: 车牌分割svm西

上一篇主要介绍了车牌识别的整体框架和流程,车牌识别主要划分为了两个过程:即车牌检测和字符识别,而车牌识别的核心环节就是这一节主要介绍的车牌定位,即 Plate Locate.车牌定位主要是将图片中有可能是车牌的区域定位出来,方便后面进一步的处理.测试代码如下: int test_plate_locate() { cout << "test_plate_locate" << endl; const string file = "resources/ima

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

opencv-python   4.0.1 1 函数释义 词义:发现轮廓! 从二进制图像中查找轮廓(Finds contours in a binary image):轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具. findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy 参数 image - 一个8位单通道二值图像(非0即1).非零像素视为1.零像素依然为0, 因此图像被视

之前学习了一个GitHub开源的框架,GitHub地址为: https://github.com/liuruoze/EasyPR  希望通过此篇博客详细阐述如何一步步实现车牌的识别过程.  车牌识别分成了两个部分,首先是车牌的定位,然后则是车牌的文字识别.  Plate Detect过程中包含了三个部分,"Plate location","SVM train","Plate judge".其中最重要的是"Plate location&q

一.WHAT 论文下载地址:License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios [pdf] github 的项目地址:alpr-unconstrained 数据集: http://www.inf.ufrgs.br/~crjung/alpr-datasets. 工程主页:alpr-datasets 视频效果: Demi Lovato Rock in Riio Lisboa 2018 本文选自ECCV2018的论文<L

前段时间做了一个车牌检测识别的项目,我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码.在车牌区域提取的过程中,用到了水平方向的Sobel算子检测垂直边缘,一开始我直接把MATLAB中的 bw = edge(I, 'sobel', 'vertical'); 语句改写成OpenCV中的 cv::Mat sobel_kernel = (cv::Mat_<float>(3,3) << -0.125, 0, 0.125, -0.25, 0, 0.25, -0.125, 0, 0.125);

轮廓是定义或限定形状或对象的边或线,是机器视觉中的常用的概念,多用于目标检测.识别等任务. 关于OpenCV轮廓操作,尤其是级别及如何使用轮廓级别进行筛选等问题,相关文章比较少,正好最近用到,因此将其总结成文. 本文主要介绍OpenCV的查找轮廓函数findContours()绘制函数drawContours(),及其轮廓级别参数hierarchy,涉及到预处理.轮廓筛选等内容,并提供全部源代码,希望能帮助大家理解基本概念并能借鉴示例代码编写自己的算法. 本文代码:C++ 本文包括如下内容: 基