# Python opencv 车牌识别
+ 数字图像处理课程设计作业
+ Python3+OpenCV
+ 使用tkinter搭建界面
+ `tmp/`文件夹是数字图像处理过程
+ `chepai/`文件夹是车牌图片
+ `pic/`文件夹是程序界面图
+ PPT文件是验收时要讲的
+ 程序是从网上学习的并自己弄的,不完善,识别率不高
## 开发环境配置
> `pip install numpy`
> `pip install pillow`
> `pip install opencv-python`
## 图片展示
![首界面](pic/01.png)
![识别结果](pic/02.jpg)
![图像处理过程](pic/035.png)
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温馨提示
本项目使用OpenCV和Python语言,实现了一个实时视频流车牌识别系统。该系统可以从摄像头中获取视频流,并自动识别车辆的车牌号码。以下是该项目的详细描述: 步骤1:视频流获取 首先,我们需要获取视频流并将其传递给系统。我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture功能,该功能可从摄像头、文件或网络中读取视频流。在本项目中,我们将使用电脑摄像头获取实时视频流。 步骤2:车牌识别 为了识别车牌号码,我们需要先检测车辆的位置和大小。在本项目中,我们将使用Haar级联分类器来检测车辆。 在检测到车辆后,我们可以使用车牌识别算法对车牌进行识别。在本项目中,我们将使用基于深度学习的车牌识别算法,例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。识别结果将被绘制在车辆矩形框上。 步骤3:结果输出 最后,我们可以将识别结果输出到控制台或保存到文件中。在本项目中,我们将在车牌上绘制识别结果,并将视频流显示在屏幕上。 以上是本项目的详细描述。该系统可以帮助警察、停车场管理等监控场合快速识别车辆的车牌号码。
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Python毕设设计-基于OpenCV的实时视频流车牌识别课程设计.zip (18个子文件)
python
chuli.py 5KB
pic
02.jpg 40KB
035.png 57KB
locate.png 5KB
hy.png 18KB
01.png 11KB
chepai
dhm.jpg 84KB
car4.jpg 25KB
ganzou5.png 201KB
main.py 6KB
img_recognition.py 2KB
svm.dat 4.41MB
img_math.py 10KB
.gitignore 2KB
svmchinese.dat 3.43MB
车牌识别.pptx 2.07MB
img_function.py 11KB
README.md 547B
共 18 条
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