【E2259】Python课程实验项目-高速公路无感支付系统

项目编号：E2259

文件大小：62M

源码说明：带中文注释

开发环境：Python

简要概述

这个一个Python课程实验项目，完整的实现了车牌识别、控制车辆放行、通过Web管理方式管理等功能

涉及到的技术：

-TensorFlow训练中文省份简称以及数字字母

-Arduino+超声波距离传感器+摄像头+控制电机

-Flask后台管理

代码结构

├── lpr                                   # 车牌识别模块

│   ├── cap_img

│   ├── capture.py                        # 获取车辆图片?

│   ├── iot                               # Internet of thing?

│   ├── process                           # 车牌识别中的字符分割与识别模块

│   │   ├── characterSegmentation.py

│   │   ├── images

│   │   ├── __init__.py

│   │   ├── licensePlateLocation.py

│   │   └── __pycache__

│   ├── sonar_read.py                      # arduino 控制处理程序

│   ├── test.jpg

│   ├── test.py                            # 车牌识别的一个简单测试例子

│   └── train_model                        # 车牌识别中的训练模型模块

│       ├── cnn_chinese.py

│       ├── cnn_engLetter.py

│       ├── cnn_later.py

│       ├── __init__.py

│       ├── model

│       ├── __pycache__

│       ├── readmodel.py

│       └── train

├── readme.md

└── web                                    # web管理模块

    ├── aliyunsdkdysmsapi                  # 阿里云短信API的SDK

    │   ├── __init__.py

    │   └── request

    ├── config.py                          # flask应用的相关配置，例如数据库信息

    ├── decorate.py

    ├── example                            # 阿里云短信API的简易封装，方便在程序中调用

    │   └── demo_sms_send.py

    ├── exts.py

    ├── manage.py

    ├── migrations

    │   ├── alembic.ini

    │   ├── env.py

    │   ├── README

    │   ├── script.py.mako

    │   └── versions

    ├── models.py

    ├── plate_app.py                       # flask主程序文件

    ├── requirements.txt

    ├── static

    │   ├── css

    │   ├── images

    │   └── js

    ├── templates

    │   ├── base.html

    │   ├── bind.html

    │   ├── index.html

    │   ├── login.html

    │   ├── my_info.html

    │   └── regist.html

    └── untils.py

如何运行

下载代码

cd plate_vision

运行web端

cd web

pip install -r requirements.txt # flask 相关依赖库

python plate_app.py

训练模型

cd lpr

pip install -r requirements.txt # 安装tensorflow、numpy、opencv 相关依赖库

cd lpr/train_model

python cnn_chinese.py

python cnn_engLetter.py

python cnn_later.py

运行车牌识别测试程序

cd lpr

python test.py

文件列表：