基于Python的车牌检测和识别系统
共 2074字,需浏览 5分钟
·
2021-04-25 11:14
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇
人工智能大数据与深度学习 公众号:datayx
1.车牌检测和识别项目介绍
车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置;
2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备;
3.基于裁剪的车牌号,使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号(如上图中的第3步)
4.训练机器学习模型做车牌识别,这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁),另一个SVM用来识别字母和数字。
5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序,并打包发布安装软件。
2.项目代码解析
下图描述了整个项目的代码结构,其结构如下:
目标检测/文本检测系列算法讲解课程(13课时)
机器学习系列算法理论讲解课程(20课时)
深度神经网络算法(38课时)
知识图谱(11课时)
代码 获取方式:
分享本文到朋友圈
关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌 即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
凡在本淘宝店:紫荷包饰 内购买任何一款包包
承诺赠送以下全套学习视频资料
店铺地址:
https://shop585613237.taobao.com
3.项目演示
这里展示一些识别结果和测试视频:
基于谷歌街景多位数字识别技术:TensorFlow的车牌号识别系统
机器学习算法AI大数据技术
搜索公众号添加: datanlp
长按图片,识别二维码
阅读过本文的人还看了以下文章:
基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码
2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码
《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》
【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
李沐大神开源《动手学深度学习》,加州伯克利深度学习(2019春)教材
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分?
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加: datayx