2021-05-03 13:48:05 索炜达电子 3329
文件编号：G80
文件大小：81M
猿创承诺：该项目亲测正常运行，提供部署视频，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。
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。
演示视频：
点击查看：系统演示视频
使用方法：
版本：python3.6，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:
运行效果：
摄像头实时识别
图片导入识别
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
远程协助：
温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。
点击查看：远程协助相关事项
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.设计文档
├ 3.运行截图
└ 4.系统演示视频
