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一、實(shí)現(xiàn)和完整UI視頻效果展示
主界面：
識(shí)別結(jié)果界面：（識(shí)別車(chē)牌顏色和車(chē)牌號(hào)）
查看歷史記錄界面：
二、原理介紹：
車(chē)牌檢測(cè)->圖像灰度化->Canny邊緣檢測(cè)->膨脹與腐蝕
邊緣檢測(cè)及預(yù)處理->膨脹+腐蝕組合->再一次膨脹->車(chē)牌識(shí)別
圖像最終處理->字符分割及識(shí)別
完整演示視頻：
完整代碼鏈接
一、實(shí)現(xiàn)和完整UI視頻效果展示
主界面：
識(shí)別結(jié)果界面：（識(shí)別車(chē)牌顏色和車(chē)牌號(hào)）
查看歷史記錄界面：
二、原理介紹：
車(chē)牌檢測(cè)->圖像灰度化->Canny邊緣檢測(cè)->膨脹與腐蝕
????????讓我們以汽車(chē)的樣本圖像為例，首先檢測(cè)該汽車(chē)上的車(chē)牌。然后，我們還將使用相同的圖像進(jìn)行字符分割和字符識(shí)別。
????????在處理圖像時(shí)如果不再需要處理顏色細(xì)節(jié)，那么灰度變化就必不可少，這加快了其他后續(xù)處理的速度。完成此步驟后，圖像將像這樣被轉(zhuǎn)換
????????使用cv2.Canny() 進(jìn)行邊緣檢測(cè) ,cv2.Canny()返回的一幅二值化的圖像，可以直接用cv2.findContours()進(jìn)行輪廓提取。
????????圖像進(jìn)行膨脹、腐蝕,再對(duì)圖像進(jìn)行輪廓查找，根據(jù)車(chē)牌的長(zhǎng)寬比提取車(chē)牌，讓它更精準(zhǔn)
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邊緣檢測(cè)及預(yù)處理->膨脹+腐蝕組合->再一次膨脹->車(chē)牌識(shí)別
????????對(duì)其Canny處理圖為膨脹+腐蝕組合做好預(yù)處理準(zhǔn)備
????????在處理圖像時(shí)如果不再需要處理顏色細(xì)節(jié)，那么灰度變化就必不可少，這加快了其他后續(xù)處理的速度。完成此步驟后，圖像將像這樣被轉(zhuǎn)換
圖像最終處理->字符分割及識(shí)別
????????車(chē)牌識(shí)別的下一步是通過(guò)裁剪車(chē)牌并將其保存為新圖像，將車(chē)牌從圖像中分割出來(lái)。然后，我們可以使用此圖像來(lái)檢測(cè)其中的字符。下面顯示了從主圖像裁剪出ROI（感興趣區(qū)域）圖像
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完整演示視頻：
無(wú)法粘貼視頻........文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-669903.html
完整代碼鏈接
視頻和代碼都已上傳百度網(wǎng)盤(pán)，放在主頁(yè)置頂文章文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-669903.html
到了這里，關(guān)于opencv 車(chē)牌號(hào)的定位和識(shí)別+UI界面識(shí)別系統(tǒng)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
