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提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

/************************************************************************* * I.MX6 Python3 OpenCV * 说明: * 移植一下OpenCV,看一下图像处理效果,目前感觉还行了,应该是不错的了. * * 2017-2-14 深圳 南山平山村 曾剑锋 ************************************************************************/ 一. 参考

1.下载并安装PDFMiner 从https://pypi.python.org/pypi/pdfminer/下载PDFMineer wget https://pypi.python.org/packages/57/4f/e1df0437858188d2d36466a7bb89aa024d252bd0b7e3ba90cbc567c6c0b8/pdfminer-20140328.tar.gz#md5=dfe3eb1b7b7017ab514aad6751a7c2ea 加压并安装 .tar.gz cd

初学图像处理,做了一个车牌提取项目,本博客仅仅是为了记录一下学习过程,该项目只具备初级功能,还有待改善 第一部分:车牌倾斜矫正 # 导入所需模块 import cv2 import math from matplotlib import pyplot as plt # 显示图片 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 调整图片大小 def resize(image, w

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

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

使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片(或者视频)的R,G,B颜色分量.效果如下. 原图: R: G: B: 示例代码如下,貌似很久以前网上找的的,逻辑很清晰,就是把R,G,B三个分量分开,然后显示出来,就不注释了. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <cxcore.h> void main(int argc,char **argv) { IplImage *img=cvLoadImage(&

安装pdfminer 库 windows 下安装pdfminer3k pip install pdfminer3k Liunx 下安装pdfminer pip install pdfminer 代码 from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument from pdfminer.converter import PDFPageAggregator from pdfminer.layout import LAParams, LTTextBox

1.openCV介绍 openCV:Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux.Windows.MacOS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法.最新版本是3.

opencv实现surf特征的提取.本来是一个非常easy的代码,结果我执行时却出现了各种错误,以下来谈谈我出现的错误及问题的解决过程. 首先,我把提取surf特征的过程整合成了一个函数,我单独建立一个project读取两张图片,然后调用这个surf提取的函数时时不管是debug还是release模式下都是没有问题的.当我把这个函数加入到我如今已有的project代码里面的时候出现了各种奇葩错误.以下是我surf特征提取的函数 void surfdetect(IplImage *image1,I

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统, 正好之前对于opencv有些了解,就简单的写一个人脸识别小程序吧 效果图如下 笔者IDE使用Pycharm,GUI编程直接使用内置的tkinter 环境: python3.6 opencv4.1 首先导入需要使用的各个库 #-*- coding: utf-8 -*- import sys import importlib import cv2 import tkinter as tk import tkinter.messagebox fr

在做图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 1. 思路 一开始想偷个懒,直接用OpenCV的模型,结果发现效果不佳.文字出现了过度分割的问题,部分文字甚至没有被识别: 于是只好使用传统方法,投影法.对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字.代码参考https://www.cnblogs.com/zxy-joy/p/10687152.

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻

一.必备前提: Python3.5及以上版本.pip.windows环境 二.搭建opencv 该部分可以创建隔绝的Python环境来引入,参照virtualenv的使用 在目标的cmd窗口,依次输入以下命令: pip install --upgrade setuptools pip install numpy Matplotlib pip install opencv-python 如果下载中间出现error或wrong,重新输入命令即可. 如果多次下载失败,可以从http://www.lfd

开发环境,win7 32bit, Anaconda3.之前尝试pip安装,但是总是不成功.后来,交流群里面废帝大神让我用conda安装,之后按照conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3,安装成功.开始的时候总是提示网络错误,后来发现,是自己在用pycharm的时候随便在包管理器手动加的几个网址出了问题,删去之后,conda install完美运行.至于编译,可以按照官方教程手动编译,在OpenCV官网也可下载

类似的,如果要提取上图第1列的商品,不要型号,如第2列. 可以考虑使用SEARCHB函数. searchb与search的区别,在于searchb函数以字节为单位搜索,search函数以字符为单位搜索.同理find与findb的区别类似.searchb与findb的区别在于,searchb不区分大小写,但支持*和?通配符. 我们利用searchb和通配符特性,就可以得到这个结果: 这就是我们需要的结果.第7位就是英文字母的第几位数,中文字符为2字节,所以P字母为第7位. 因为所有的商品中文名都在

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 这里主要是用两种方法进行定位识别 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '樱花落舞' import tkinter as tk from tkinter.filedialog import * from tkinter import ttk

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 上文我们已经让图像变成了很多框框,根据原先版本,这种做法可以使用图形定位,因为车牌有尺寸规定啦,这是原版本的代码,还是别动了. 首先,我们设定一个最小的面积值:2000 先把矩形找到,把面积小的排除了,然后根据长宽比再排除一些,接下来保存合适的就行了 def img_findContours(i