本文主要是介绍opencv 车牌号的定位和识别+UI界面识别系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
目录
一、实现和完整UI视频效果展示
主界面:
识别结果界面:(识别车牌颜色和车牌号)
查看历史记录界面:
二、原理介绍:
车牌检测->图像灰度化->Canny边缘检测->膨胀与腐蚀
边缘检测及预处理->膨胀+腐蚀组合->再一次膨胀->车牌识别
图像最终处理->字符分割及识别
完整演示视频:
完整代码链接
一、实现和完整UI视频效果展示
主界面:
识别结果界面:(识别车牌颜色和车牌号)
查看历史记录界面:
二、原理介绍:
车牌检测->图像灰度化->Canny边缘检测->膨胀与腐蚀
让我们以汽车的样本图像为例,首先检测该汽车上的车牌。然后,我们还将使用相同的图像进行字符分割和字符识别。
在处理图像时如果不再需要处理颜色细节,那么灰度变化就必不可少,这加快了其他后续处理的速度。完成此步骤后,图像将像这样被转换
使用cv2.Canny() 进行边缘检测 ,cv2.Canny()返回的一幅二值化的图像,可以直接用cv2.findContours()进行轮廓提取。
图像进行膨胀、腐蚀,再对图像进行轮廓查找,根据车牌的长宽比提取车牌,让它更精准
边缘检测及预处理->膨胀+腐蚀组合->再一次膨胀->车牌识别
对其Canny处理图为膨胀+腐蚀组合做好预处理准备
在处理图像时如果不再需要处理颜色细节,那么灰度变化就必不可少,这加快了其他后续处理的速度。完成此步骤后,图像将像这样被转换
图像最终处理->字符分割及识别
车牌识别的下一步是通过裁剪车牌并将其保存为新图像,将车牌从图像中分割出来。然后,我们可以使用此图像来检测其中的字符。下面显示了从主图像裁剪出ROI(感兴趣区域)图像
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完整演示视频:
无法粘贴视频........
完整代码链接
视频和代码都已上传百度网盘,放在主页置顶文章
这篇关于opencv 车牌号的定位和识别+UI界面识别系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!