主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 我们发现有些图片根本就是胡乱定位的,原因在于预处理没有搞好而已,如果不想动预处理的代码的话,我们就换一个方法. 这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 2

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

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了

这是一个课程设计的文档,源码及文档数据库我都修改过了,貌似这里复制过来的时候图片不能贴出,下载地址:http://download.csdn.net/detail/sdksdk0/9361973   数据库原理课程设计说明书              基于Web在线考试系统的设计与实现 目  录 1 课题背景与意义 1.1课题开发背景 1.2 课题开发意义 2 系统需求分析 2.1 项目要求 2.2 开发方案 2.3开发环境 3 总体开发 3.1 开发思想 3.2 系统功能结构设计 3.3 业务

百度AI:https://ai.baidu.com  申请App_id 代码重点:pip install  baidu_api from aip import AipOcr import os # 百度识别车牌 # 申请地址 http://ai.baidu.com/ # 请将您申请的Key写到项目根目录下的key.txt文件中,并且按照相应的内容进行填写 filename = 'file/teddy_key.txt' # 记录申请的Key的文件位置 if os.path.exists(filen

叙述性说明 所谓的性别识别推断检测到的面部是男性还是女性.它是一个二值分类问题. 识别算法可以用于SVM,BP神经网络.LDA,PCA,PCA+LDA等等.OpenCV官网给出的文档是基于Fisherfaces检測器(LDA)方法实现的.链接:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_gender_classification.html#id5 .这篇博文(http://www.bytefish.de/

RBAC(基于角色的权限控制)模型的核心是在用户和权限之间引入了角色的概念.取消了用户和权限的直接关联,改为通过用户关联角色.角色关联权限的方法来间接地赋予用户权限,从而达到用户和权限解耦的目的. RABC的好处 职能划分更谨慎.对于角色的权限调整不仅仅只影响单个用户,而是会影响关联此角色的所有用户,管理员下发/回收权限会更为谨慎: 便于权限管理.对于批量的用户权限调整,只需调整用户关联的角色权限即可,无需对每一个用户都进行权限调整,既大幅提升权限调整的效率,又降低漏调权限的概率: 在不断的发展

概述 权限系统需要和别的系统集成,因此,良好的API是易用性的保证. 这里只设计一些权限相关的核心 API,关于用户,组织,导入导出之类的后续再逐步补充 API 设计 围绕权限有以下 4 类 API: 授权 单独授权 给某个 用户/组织 授予权限,权限 = 资源+动作 UpdatePermission(userID, resourceID, action) error // 授权后 userID 可以在 resouceID 上进行 action UpdatePermission(orgID, r

要求:公交查询系统,管理员可以新增线路,修改车辆参数,发车时间表,删除车次,站名等. 用户可以按线路查询,按站点查询相关信息,也可查询两站点之间的换乘信息等. 数据库应包含管理员表,车站表,线路表,车辆表,车辆-线路表,发车时间表(春夏.秋冬) 使用工具:idea 数据库:Navicat for Mysql 就是这两个东西.然后数据库设计下: 数据先自我录入几条: bus表: 数据表设计思路:用户登录系统(用户表)--------> 用户{普通,管理员}(座右名zuoyouname)propas

第三篇:系统的整体架构 LPR系统大体上可由图像采集系统,图像处理系统,数据库管理系统三个子系统组成.它综合了通讯.信息.控制.传感.计算机等各种先进技术,构成一个智能电子系统. 图像采集系统:图像采集系统主要由传感器.辅助照明设备和图像采集设备组成,主要功能是采集车辆图像.当有车辆经过时会触发感应装置,感应装置一般为地感线圈,触发成功后摄像机或照相机会自动采集当前的图像,最后将采集到的图像传送到计算机或手持的嵌入式系统进行处理. 图像处理系统:图像处理系统即为本文主要讨论的算法处理模块,为整个

NOTES: 这是第三届全国大学生集成电路创新创业大赛 - Arm 杯 - 片上系统设计挑战赛(本人指导的一个比赛).主要划分为以下的 Top5 重点.难点.亮点.热点以及创新点:1.通过 Arm Cortex-M3 CPU 软核 IP 在 Xilinx Artix-7 纯 FPGA 平台上构建一个 SoC 片上系统,该系统一方面能够通过 HDMI 接口,在显示屏上实时显示 OV5640 摄像头所采集的车牌视频数据(比特流的生成是通过交叉编译的方式,即 Verilog 编译与 C 编译):2.该

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

​NOTES:现如今,芯片行业无比火热啊,无论是前景还是钱景,国家芯片战略的发布,公司四五十万的年薪,着实令人非常的向往,为了支持芯片设计者,集成了工作.科研.竞赛于一体的<基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计>专栏项目,这是在一位海归教授的带领之下的整个团队辛勤耕耘的结晶,希望大家能够在理论结合实践的指导之下,不断地提高自己的数字芯片设计技术能力. 1.项目引言 工作求职:能够在简历上添加一笔较大的项目,集成了 AI.SoC.系统级.FPGA.ARM 以及 Verilog.C.Pyt

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

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

在年尾用了几天的时间将2014年的所有工作都总结了一遍,将之前的文档综合了下. 以下是LPR系统,车牌识别的一些总结资料. 第一篇:LPR研究背景 汽车的出现改变了以往出行徒步和以马代步的时代,极大地改变了人们的生活方式,扩大了人们的活动范围,加强了人与人之间的交流.全世界的汽车拥有量呈爆炸性增长,汽车虽方便了我们的出行,但同时也造成了城市交通压力,应用现代科技解决汽车不断增长而出现的交通问题已经成为一项重要的研究课题,智能交通系统应孕而出. 智能交通系统(Intelligent Transpo

一.移动端车牌识别应用背景 (技术交流:18701686857  QQ:283870550) 随着经济水平的不断提高,汽车数量的不断激增为汽车管理带来了不小的难度.路边违章停车的现象越来越频繁.现在,车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点手段之一,有效.准确.及时的车牌识别可以方便警务人员的交通执法.停车场车辆管理等工作.伴随着智能终端以及4G技术的快速普及与发展,移动互联网时代已经全面爆发,出现了基于Android.iOS平台的移动端车牌识别sdk,完美集成核心车牌识别算法,为智慧停车客户提供

第二篇:车牌的特征及难点 2.1  对我国车牌的认识 我国目前使用的汽车牌号标准是 2007 年开始实施的<中华人民共和国机动车号牌>GA36-2007(2010 年修订).根据 GA36-2007 对机动车牌号编排规则规定,我国汽车的车牌构造特点如下: 汽车车牌号的编排规则:我国的标准车辆车牌是由一个省份汉字(军警车牌为其他汉字)后跟字母或阿拉伯数字组成的 7 个字序列.标准车牌的的具体排列格式是:X1X2·X3X4X5X6X7,X1是各省.直辖市的简称或军警,X2是英文字母,代表该汽车所在

牌识别(License Plate Recognition,LPR) 是视频图像识别技术在智能交通领域中的一个模块.车牌识别运用OCR技术,将视频流或图片中的汽车牌照从复杂的应用场景中提取并识别出来,通过车牌提取.图像预处理.特征提取.车牌字符识别等模块,识别车辆牌号.颜色等信息 车牌识别应用场景一:移动端车牌识别 无论是租车O2O,在线二手车交易,还是共享出行app,易泊车牌识别sdk都能简化你的产品流程,提升用户操作成功率.移动互联时代,更高效地交互方式,可以帮助你的产品更好地占据市场,赢得

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros