Python opencv车牌定位

2026-08-31

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

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

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

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

python opencv识别蓝牌车牌号之取出车牌号 (1/3)

概述车牌识别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,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集车牌定位分割车牌字符字符识别当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

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

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

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

.NET + OpenCV & Python + OpenCV 配置

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

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

RPi 2B python opencv camera demo example

/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳南山平山村曾剑锋 **********************************************

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"

Python+OpenCV图像处理（一）

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片调用摄像头拍照调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

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 opencv show图片，debug技巧

debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是

Python+OpenCV图像处理（一）——读取显示一张图片

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

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

Python+opencv 图像拼接

1.http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html ,给出了很好地拼接算法实现 2.由于不是Python的,所以简单做了一些翻译转成Python+opencv的实现 3.修改了原来的特征点检测算法为ORB(由于sift和surf的专利问题) 4.结果 5.源码 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.gridspe

【python+opencv】直线检测+圆检测

Python+OpenCV图像处理—— 直线检测直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

Python opencv车牌定位

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