本着对车牌比较感兴趣,自己在课余时间摸索关于车牌的定位与识别,现将自己所做的一些内容整理下,也方便和大家交流. 考虑到车牌的定位涉及到许多外界的因素,因此有必要对车牌照的获取条件进行一些限定: 一.大部分车牌照都是用自己的手机照的,大小在1M左右,距离车牌照距离3m左右.这样保证所获取的车牌照有一定的规律,否则随便一张是无法进行定位的. 二.本次仅针对蓝色车牌,至于其他像黄色,黑色车牌的没有做研究.感兴趣的可以自己找些资料,毕竟要做到全面,工作量还是很大的. 三. 相关的参考资料网上也挺多的,这

接着上面的工作,接下去就该是进行字符分割了.考虑到为了后面的字符识别,因此在这部分需要实现的目标是需要把车牌的边框全部切除,对重新定位的车牌进行垂直方向水平方向调整,保证字符是正的.最后才是字符的分割. 1.首先上下边框切割.对定位的车牌每行作一次的差分,计算每行的综合,小于某个阈值时候将其舍去.部分代码: [length height]=size(p); % 水平方向定位 :length % 水平一阶差分 :height- revise_row(i,j)=abs(p(i,j)-p(i,j+))

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

接着昨天的工作继续.定位的过程有些是基于车牌的颜色进行定位的,自己则根据数字图像一些形态学的方法进行定位的. 合着代码进行相关讲解. 1.相对彩色图像进行灰度化,然后对图像进行开运算.再用小波变换获取图像的三个分量.考虑到车牌的竖直分量较为丰富,选用竖直分量进行后续操作.注意下,这里的一些参数可能和你的图片大小有关,所以要根据实际情况调整. Image=imread('D:\1_2学习\图像处理\车牌识别\matlab_car_plate-recognization\car_example\ca

解决方案 官方解释如下: gatool was removed as of R2015b. Use optimtool 在MATLAB R2015b前的版本可以使用gatool调用遗传算法工具箱,我测试的环境是在MATLAB 2017a的环境,我们在命令行使用optimtool即可调用工具箱

1.m先max(x)求出每列最大值,返回行向量,再max对行向量求出最大值,就是max(max(x)). 注意:max(x),不管x是行列向量,只要是向量,那么就返回一个值. 2.先x(:)转为按列的列向量,然后max,就是max(x(:)).

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

MATLAB新手教程   ．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,仅仅需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键就可以.比如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

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

Visual Studio和MATLAB混合编程,有两种方法: 1 MATLAB调用C程序: 2 VS调用MATLAB(目前见到的都是VS,其他编译器如codeblocks,或不提供这项功能): 前一种是用MATLAB的mex命令调用VS或其他编译器,将以一定方式编写出的C文件编译成.mexw32(针对win32)或者.mexw64(针对win64),然后MATLAB就可以用调用动态链接库的方式,调用C程序.这一过程中,只需要在安装好编译器的前提下,执行: mex -setup 和 mbuild

本篇文章主讲这篇博客中的(http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891)的这个部分,如图所示 注:截图来自 小咸鱼_ 的博客. 也就是说本文重点教你如何去编译你自己需要的mex文件.1.准备工作首先先提醒一下,假如你的显卡的显存还不够3G,那么快去换设备吧,不然好不容易搭好了环境发现实验跑不了岂不是很坑?? 话说我之前也是不会自己编译,也是从网上各种找别人编译好的external文件,然后按照别人的软件环境,再从自己的电

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

使用的是win10系统,从前几个月某一天,我的matlab的figure里的中文都变成了口口.很是郁闷,还以为是动到了什么配置引起的. 前几天更新了matlab 2018b,发现还有这个问题.就觉得不是自身配置引起的. 就去网上搜索了这个问题,发现了不错的解答: 如何解决 Matlab 画图时中文显示乱码的问题? - Bridgoon的回答 - 知乎 这里重述一下原作者的内容: 1.为什么会出现乱码 因为用户配置的原因,matlab找不到默认字体,于是使用了Helvetica字体. 2.解决办法

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imfinfo.html?searchHighlight=imfinfo&s_tid=doc_srchtitle#d117e653568 imfinfo 有关图形文件的信息 全页折叠 语法 info = imfinfo(filename) info = imfinfo(filename,fmt)   说明 示例 info = imfinfo(filename) 返回一个结构体,该结构体的字段包含有关图形文件

大家好,好久不见了. 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了.要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”. 图1 我想去看看 在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验.不过由于各种原因,博主又回来了. 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研.而研究的方向主要是计算机视觉. 图2 科研就是不断的探索过程 由于我所做的是计算机视觉方向,跟EasyPR本身非常契合.未来这个这个系列的博客会继续下去,并且以后会有更加专业的内容. 目前我研究的方向是文字定位

本篇文章介绍EasyPR里新的定位功能:颜色定位与偏斜扭正.希望这篇文档可以帮助开发者与使用者更好的理解EasyPR的设计思想. 让我们先看一下示例图片,这幅图片中的车牌通过颜色的定位法进行定位并从偏斜的视角中扭正为正视角(请看右图的左上角). 图1 新版本的定位效果 下面内容会对这两个特性的实现过程展开具体的介绍.首先介绍颜色定位的原理,然后是偏斜扭正的实现细节. 由于本文较长,为方便读者,以下是本文的目录: 一.颜色定位 1.1起源 1.2方法 1.3不足与改善 二.偏斜扭正 2.1分析 2

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

初学Python.Opencv,想用它做个实例解决车牌号检测. 车牌号检测需要分为四个部分:1.车辆图像获取.2.车牌定位.3.车牌字符分割和4.车牌字符识别 在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割,先介绍车牌定位部分 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部分,将其他部分均变为黑色背景.这里我采用cv2.gra

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