tensorflow车牌号码识别源码下载

AI100_小助手 2018-04-03 02:40:11

tensorflow车牌号码识别源码,tensorflow文字识别扩展发挥
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基于深度学习的车牌识别系统是一个利用先进的机器学习技术来自动检测和识别车辆牌照信息的Python项目。该系统通常包含车牌定位、字符分割以及字符识别等关键步骤，并且能够处理不同环境下的车牌图片，提高识别的准确率和鲁棒性。主要特性和功能可能包括： 1. **车牌定位**: 使用图像处理技术如边缘检测和形态学操作来确定车牌位置。 2. **字符分割**: 在定位到车牌之后，将车牌区域的字符进行分割，以便于单个字符的识别。 3. **字符识别**: 利用深度学习模型对分割出的字符进行识别，输出车牌号码信息。 4. **实时识别**: 能够从视频流中实时识别车牌，适用于道路监控和停车场入口等场景。 5. **用户界面**: 提供友好的用户界面，允许用户上传需要识别的车牌图片或视频文件。 6. **高斯模糊与Sobel算子**: 应用openCV库中的高斯模糊和Sobel算子等图像处理技术来增强车牌特征。 7. **模型训练与优化**: 提供模型训练接口，允许用户根据实际需求对深度学习模型进行调整和优化。 8. **多平台支持**: 能够在不同操作系统上运行，包括Windows、Linux等，以及在移动设备上的部署能力。 9. **系统集成**: 可以与现有的车辆管理系统进行集成，提升自动化水平。技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和算法实现语言。 - 深度学习框架：如TensorFlow或PyTorch，用于构建和训练车牌识别的卷积神经网络模型。 - 图像处理库：如OpenCV，用于图像的预处理和车牌的定位及字符分割。 - 用户界面设计：使用PyQt或其他GUI框架设计交互式用户界面，方便用户操作和结果展示。 - 数据库技术：用于存储和管理识别结果及日志信息。部署方式可能包括： - 本地部署：在停车场入口或道路监控的设备上直接部署系统。 - 云服务部署：将车牌识别服务部署到云端服务器，通过网络为多个地点提供服务。综上所述，基于深度学习的车牌识别系统对于交通管理、公共安全、智能停车场等领域具有显著的应用价值，它不仅可以提高车牌识别的速度和准确性，还可以减少人工操作的需求，降低管理成本。此外，随着技术的不断进步，这一系统的应用场景将会更加广泛，例如辅助自动驾驶车辆进行环境感知等。

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环境准备 Anaconda 4.10.3 Tensorflow 2.6.0 python3.7.8 coding: utf-8 pycharm解释器：D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe 以及各种第三方库思路流程 1、将图片通过opencv切割识别定位车牌，切割保存 2、识别省份简称、识别城市代号、识别车牌编号功能描述 car_num_main.py :将图片转为灰度图像，灰度图像二极化，分割图像并分别保存为.jpg和.bmp文件 train-license

过去几周我一直在涉足深度学习领域，尤其是卷积神经网络模型。最近，谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper。该文章描述了一个用于提取街景门牌号的单个端到端神经网络系统。然后，作者阐述了基于同样的网络结构如何来突破谷歌验证码识别系统的准确率。为了亲身体验神经网络的实现，我决定尝试设计一个可以解决类似问题的系统：车牌号自动识别系统。设计这样一个系统的原因有3点：

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