# License Plate Recognition
是笔者本学期数据科学课程大作业,也是笔者 partner 数字图像处理课程的大作业。
## 干嘛用的
这份代码可以从车牌图像中分割出各个字符,之后拿去做识别之类的(模板匹配,CNN 什么的都可以)。
测试数据分为三类,I 类和 II 类是裁剪过的车牌,但 II 类有较多干扰因素,如噪点较多,清晰度差,光照不均匀等,III 类是包含车牌的图片,需要寻找车牌,再进行字符分割。
## 看看效果
### I 类(II 类和这个差不多)
原始图像
![鲁JD9309](https://github.com/mizu-bai/License-Plate-Recognition/raw/main/Demo/鲁JD9309.jpg)
分割结果
![鲁JD9309分割结果](https://github.com/mizu-bai/License-Plate-Recognition/raw/main/Demo/鲁JD9309分割结果.png)
### III 类
车牌范围
![粤A3Y347车牌范围](https://github.com/mizu-bai/License-Plate-Recognition/raw/main/Demo/粤A3Y347车牌范围.png)
分割结果
![粤A3Y347分割结果](https://github.com/mizu-bai/License-Plate-Recognition/raw/main/Demo/粤A3Y347分割结果.png)
## 运行环境
笔者的运行环境如下:
* OS: macOS Catalina 10.15.7 (19H114)
* Python: 3.7.9
* OpenCV: 4.4.0.46
* NumPy: 1.18.5
## 运行方式
```shell
$ python -u class*.py # 输入数据类别对应的数字
```
## 备注
这个东西做得比较粗糙,有挺多地方可以再改进的,大概列一下。
1. 没有对车牌图像做仿射变换,很多字符识别出来是斜的;
2. 对 I 类和 II 类懒得再切割一下边缘了,对后续的投影和分割有一定影响;
3. III 类车牌需要对蓝色部分进行筛选,使用的蓝色 HSV 范围可以再调整一下,提高适用性。
车牌识别项目(基于 OpenCV).zip
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更新于2024-02-14
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【项目资源】:
包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。
包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。
【项目质量】:
所有源码都经过严格测试,可以直接运行。
功能在确认正常工作后才上传。
【适用人群】:
适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。
可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【附加价值】:
项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。
对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。
【沟通交流】:
有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。
鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
妄北y
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