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DataXujing 2019-07-06 10:12:03 +08:00
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1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置; 1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置;
2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备; 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备;
3.基于裁剪的车牌号使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号如上图中的第3步 3.基于裁剪的车牌号使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号如上图中的第3步
4.训练机器学习模型做车牌识别这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)另一个SVM用来识别字母和数字。 4.训练机器学习模型做车牌识别这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)另一个SVM用来识别字母和数字。
5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序并打包发布安装软件。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序并打包发布安装软件。
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## Reference ## Reference
1.[OpenCV图像识别车牌定位算法源码Python语言实现](https://blog.csdn.net/sumkee911/article/details/79435983) 1.[OpenCV图像识别车牌定位算法源码Python语言实现](https://blog.csdn.net/sumkee911/article/details/79435983)
2.[车牌号识别 python + opencv](https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506) 2.[车牌号识别 python + opencv](https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506)
3 [License-Plate-Recognition](https://github.com/wzh191920/License-Plate-Recognition) 3 [License-Plate-Recognition](https://github.com/wzh191920/License-Plate-Recognition)
4.[车牌识别(一)-车牌定位](https://www.cnblogs.com/polly333/p/7367479.html) 4.[车牌识别(一)-车牌定位](https://www.cnblogs.com/polly333/p/7367479.html)
5.[在PyQt5中美化和装扮图形界面](https://zmister.com/archives/477.html) 5.[在PyQt5中美化和装扮图形界面](https://zmister.com/archives/477.html)