【C29】Python3.6+OpenCV3中国车牌识别( 蓝牌、绿牌、黄牌)

2021-05-03 13:48:05      索炜达.猿创      833     

文件编号:C29

文件大小:81M

代码行数:142行(主程序)

开发环境:Python3.6、OpenCV3.4.8

猿创承诺:该源码均通过亲自测试可正常运行

简要概述:

用python3+opencv3做的中国车牌识别,包括算法和客户端界面,只有2个文件,surface.py是界面代码,predict.py是算法代码,界面不是重点所以用tkinter写得很简单。

通过界面的摄像头捕获图像或上传文件形式,导入程序中。先进行模型训练,可识别数字和英文字母。读取文件,先高斯滤波去除噪点,再进行形态学滤波,滤波结果与原图像的灰度图像融合。找到边缘,使边缘形成一个个整体,根据自定义的车牌纵横比来判断整体中哪个为车牌。通过设定的颜色范围,判断车牌的颜色,查找水平、垂直直方图的波峰来定位字符,分离汉字和去除其他影响,利用训练结果来对这些字符进行识别,结束后将识别结果、车牌图像、车牌颜色返回到界面上。

【C29】Python3.6+OpenCV3中国车牌识别( 蓝牌、绿牌、黄牌)


使用方法:

版本:python3.4.4,opencv3.4和numpy1.14和PIL5

下载源码,并安装python、numpy、opencv的python版、PIL,运行surface.py即可


技术报告:

【C29】Python3.6+OpenCV3中国车牌识别( 蓝牌、绿牌、黄牌)


运行效果:

摄像头实时识别

【C29】Python3.6+OpenCV3中国车牌识别( 蓝牌、绿牌、黄牌)

图片导入识别

【C29】Python3.6+OpenCV3中国车牌识别( 蓝牌、绿牌、黄牌)

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【C29】Python3.6+OpenCV3中国车牌识别( 蓝牌、绿牌、黄牌)

算法性能:

给出算法处理的效率(每次处理所需要的时间)和算法的准确率的统计。

测试共22张图片,其中成功识别的数量为13,失败的数量为9。识别准确率为59%

(无法识别:6张(car1、car2、3、8、10、11),识别错误:3张(car4、car5、cAA662F))

平均处理时间:0.5497s

目录│文件列表:

 ├ 1.文档[WORD]

 │  └ 设计报告.docx

 ├ 2.源码[测试无错]

 │  └ 2.源码[测试无错]

 │     │ config.js

 │     │ photos

 │     │ predict.py

 │     │ surface.py

 │     │ svm.dat

 │     │ svmchinese.dat

 │     ├ result

 │     │  │ 1.png

 │     │  │ 10.png

 │     │  │ 11.png

 │     │  │ 12.png

 │     │  │ 13.png

 │     │  │ 14.png

 │     │  │ 2.png

 │     │  │ 4.png

 │     │  │ 5.png

 │     │  │ 6.png

 │     │  │ 7.png

 │     │  │ 9.png

 │     │  │ 识别错误1.png

 │     │  │ 识别错误2.png

 │     │  └ 识别错误3.png

 │     ├ test

 │     │  │ 1.jpg

 │     │  │ 10.jpg

 │     │  │ 11.jpg

 │     │  │ 2.jpg

 │     │  │ 3.jpg

 │     │  │ 4.jpg

 │     │  │ 5.jpg

 │     │  │ 6.jpg

 │     │  │ 7.jpg

 │     │  │ 8.jpg

 │     │  │ 9.jpg

 │     │  │ cAA662F.jpg

 │     │  │ car1.jpg

 │     │  │ car2.jpg

 │     │  │ car3.jpg

 │     │  │ car4.jpg

 │     │  │ car5.jpg

 │     │  │ car7.jpg

 │     │  │ lLD9016.jpg

 │     │  │ wA87271.jpg

 │     │  │ wATH859.jpg

 │     │  └ wAUB816.jpg

 │     ├ train

 │     │  │ chars2.7z

 │     │  └ charsChinese.7z

 │     └ __pycache__

 │        └ predict.cpython-36.pyc

 └ 3.操作视频[MP4]

    └ 3.操作视频[MP4]

       └ 操作视频.mp4

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