目录
博主介绍:
计算机专业科班出身,全职全栈开发工程师。熟练使用 C、C#、Java、Python、Android 等常用编程语言,熟悉 MySQL、Oracle、SQL Server 多款主流数据库。
拥有多年从业经历,积攒了充足的项目实战能力。可分享编程学习资源,承接程序开发、技术答疑、代码解析、技术文档与报告编写等各类技术服务。🍅文末获取源码🍅
1、效果图


2、识别流程
1、基于OpenCV的HAAR级联分类器,完成车牌目标的粗定位检测,初步锁定车牌大致区域。
2、对检测得到的初始矩形区域进行适度范围扩展,保证完整包含车牌有效区域,避免目标截断。
3、借鉴MSER区域检测思想,结合多级二值化处理,并通过RANSAC算法拟合求解车牌的上下边缘边界,精准定位车牌上下位置。
4、利用CNN回归模型对车牌左右边界进行回归预测,细化车牌左右边缘坐标,提升定位精度。
5、采用基于纹理场的倾斜矫正算法,对偏转的车牌图像进行几何校正,消除倾斜畸变带来的影响。
6、通过CNN滑动窗口机制对校正后的车牌图像进行字符分割,完成单个字符的精准切割与提取。
7、搭建CNN字符识别模型,对分割后的独立字符图像进行分类识别,最终输出完整车牌结果。
3、支持的车牌类别
4、源码下载

2. 发送口令“Python”领取(人工回复可能有时差,都会发给大家的,不用着急)