python cv2车牌定位

python+opencv实现车牌定位

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求对给定的车牌进行车牌识别实验代码代码首先贴在这里,仅供参考源代码实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

车牌定位与畸变校正(python3.7，opencv4.0)

一.前言及思路简析目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想

OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌

python-opencv实现简单的车牌定位

车牌定位的原理:https://blog.csdn.net/relocy/article/details/78705662 训练好的分类器:https://github.com/zeusees/HyperLPR/tree/master/model 这个开源项目中还有完整的车牌识别代码. 这里只是简单地根据这个项目训练好的分类器来实现了一下车牌定位,核心代码也是参考的这个项目. 代码: import cv2 # 使用的是HyperLPR已经训练好了的分类器 watch_cascade = cv2.

交警也觉得妙——Python 识别车牌

车牌识别在高速公路中有着广泛的应用,比如我们常见的电子收费(ETC)系统和交通违章车辆的检测,除此之外像小区或地下车库门禁也会用到,基本上凡是需要对车辆进行身份检测的地方都会用到. 一些背景: 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常一个车牌识别系统主要包括以下这四个部分: •车辆图像获取 •车牌定位 •车牌字符分割 •车牌字符识别我们再来看一下百科中对车牌识别技术的描述: 车牌识别技术要求能

EasyPR--开发详解（2）车牌定位

这篇文章是一个系列中的第三篇.前两篇的地址贴下:介绍.详解1.我撰写这系列文章的目的是:1.普及车牌识别中相关的技术与知识点:2.帮助开发者了解EasyPR的实现细节:3.增进沟通. EasyPR的项目地址在这:GitHub.要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章. 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我们开始深入EasyRP的程序细节.了解EasyPR是如何一步一步实现一个车牌的识别过程的.根据EasyPR的结构,我们把它

车牌识别LPR（四）-- 车牌定位

第四篇:车牌定位车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来.车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别. 目前车牌定位有两大类.基于灰度.基于彩色. 基于灰度: 我们采用的是基于灰度的形态学的车牌定位:首先根据车牌区域中丰富的纹理特征,提取车牌图像中垂直方向的边缘并二值化.然后对得到的二值图像进行数学形态学(膨胀.腐烛.幵闭运算等)的运算,使得车牌区域形成一个闭

OpenCV使用边缘提取、腐蚀、轮廓进行车牌定位

http://blog.csdn.net/superdont/article/details/24935383 OpenCV使用边缘提取.腐蚀.轮廓进行车牌定位 2014-05-03 21:38 6786人阅读评论(2) 收藏举报分类: opencv(24) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 采用OpenCV249利用边缘检测.轮廓检测.腐蚀实现的车牌定位,具体为: Mat srcImage=imread("image/000.jpg"); //imsho

Selenium2+python自动化28-table定位

前言在web页面中经常会遇到table表格,特别是后台操作页面比较常见.本篇详细讲解table表格如何定位. 一.认识table 1.首先看下table长什么样,如下图,这种网状表格的都是table 2.源码如下:(用txt文本保存,后缀改成html) <!DOCTYPE html><meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="Content-Type"

EasyPR源码剖析（4）：车牌定位之Sobel算子定位

一.简介 sobel算子主要是用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用是边缘检测. Ⅰ.水平变化: 将 I 与一个奇数大小的内核进行卷积.比如,当内核大小为3时, 的计算结果为: Ⅱ.垂直变化: 将: I 与一个奇数大小的内核进行卷积.比如,当内核大小为3时, 的计算结果为: Opencv中Sobel函数使用扩展的Sobel算子,来计算一阶.二阶.三阶或混合图像差分. CV_EXPORTS_W , , int borderType=BORDER_DEFAULT ); 第一个参数,InputArra

EasyPR源码剖析（2）：车牌定位

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

Python Appium 元素定位方法简单介绍

Python Appium 元素定位常用的八种定位方法(与selenium通用) # id定位 driver.find_element_by_id() # name定位 driver.find_element_by_name() # xpath定位 driver.find_element_by_xpath() # class_name定位 driver.find_element_by_class_name() # css 定位 driver.find_element_by_css_sele

Selenium2+python自动化28-table定位【转载】

前言在web页面中经常会遇到table表格,特别是后台操作页面比较常见.本篇详细讲解table表格如何定位. 一.认识table 1.首先看下table长什么样,如下图,这种网状表格的都是table 2.源码如下:(用txt文本保存,后缀改成html) <!DOCTYPE html><meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="Content-Type"

基于matlab的蓝色车牌定位与识别---识别

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

【原】基于matlab的蓝色车牌定位与识别---绪论

本着对车牌比较感兴趣,自己在课余时间摸索关于车牌的定位与识别,现将自己所做的一些内容整理下,也方便和大家交流. 考虑到车牌的定位涉及到许多外界的因素,因此有必要对车牌照的获取条件进行一些限定: 一.大部分车牌照都是用自己的手机照的,大小在1M左右,距离车牌照距离3m左右.这样保证所获取的车牌照有一定的规律,否则随便一张是无法进行定位的. 二.本次仅针对蓝色车牌,至于其他像黄色,黑色车牌的没有做研究.感兴趣的可以自己找些资料,毕竟要做到全面,工作量还是很大的. 三. 相关的参考资料网上也挺多的,这

python selenium八大定位方法

一.定位方法注意:元素属性必须唯一存在 #id定位 find_element_by_id() #name定位 find_element_by_name() #class_name定位 find_element_by_class_name() #链接文本定位 find_element_by_link_text() #部分链接文本定位 find_element_by_partial_link_text() #xpath定位 find_element_by_xpath() #css定位 find_e

python cv2截取不规则区域图片

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

python selenium（定位方法）

一.定位方法注意:元素属性必须唯一存在 #id定位 find_element_by_id() #name定位 find_element_by_name() #class_name定位 find_element_by_class_name() #链接文本定位 find_element_by_link_text() #部分链接文本定位 find_element_by_partial_link_text() #xpath定位 find_element_by_xpath() #css定位 find_e

Python+Selenium自动化-定位一组元素，单选框、复选框的选中方法

Python+Selenium自动化-定位一组元素,单选框.复选框的选中方法之前学习了8种定位单个元素的方法,同时webdriver还提供了8种定位一组元素的方法.唯一区别就是在单词element后面增加了一个s表示复数: 0.定位一组元素 find_elements_by_id('') find_elements_by_id_by_class_name('') find_elements_by_tag_name('') find_elements_by_link_text('') fin

Python+Selenium自动化-定位页面元素的八种方法

Python+Selenium自动化-定位页面元素的八种方法本篇文字主要学习selenium定位页面元素的集中方法,以百度首页为例子. 0.元素定位方法主要有: id定位:find_element_by_id(' ') name定位:find_element_by_name(' ') class定位:find_element_by_class_name(' ') tag定位:find_element_by_tag_name(' ') link定位:find_element_by_link_

Selenium2+python自动化65-js定位几种方法总结

Selenium2+python自动化65-js定位几种方法总结前言本篇总结了几种js常用的定位元素方法,并用js点击按钮,对input输入框输入文本一.以下总结了5种js定位的方法除了id是定位到的是单个element元素对象,其它的都是elements返回的是list对象 1.通过id获取 document.getElementById("id") 2.通过name获取 document.getElementsByName("Name") 返回的是l

python cv2车牌定位

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