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一、实现和完整UI视频效果展示
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车牌检测-图像灰度化-Canny边缘检测-膨胀与腐蚀
边缘检测及预处理…目录
一、实现和完整UI视频效果展示
主界面
识别结果界面识别车牌颜色和车牌号
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二、原理介绍
车牌检测-图像灰度化-Canny边缘检测-膨胀与腐蚀
边缘检测及预处理-膨胀腐蚀组合-再一次膨胀-车牌识别
图像最终处理-字符分割及识别
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完整代码链接 一、实现和完整UI视频效果展示 主界面 识别结果界面识别车牌颜色和车牌号 查看历史记录界面 二、原理介绍
车牌检测-图像灰度化-Canny边缘检测-膨胀与腐蚀 让我们以汽车的样本图像为例首先检测该汽车上的车牌。然后我们还将使用相同的图像进行字符分割和字符识别。 在处理图像时如果不再需要处理颜色细节那么灰度变化就必不可少这加快了其他后续处理的速度。完成此步骤后图像将像这样被转换 使用cv2.Canny() 进行边缘检测 ,cv2.Canny()返回的一幅二值化的图像可以直接用cv2.findContours()进行轮廓提取。 图像进行膨胀、腐蚀,再对图像进行轮廓查找根据车牌的长宽比提取车牌让它更精准 边缘检测及预处理-膨胀腐蚀组合-再一次膨胀-车牌识别 对其Canny处理图为膨胀腐蚀组合做好预处理准备 在处理图像时如果不再需要处理颜色细节那么灰度变化就必不可少这加快了其他后续处理的速度。完成此步骤后图像将像这样被转换 图像最终处理-字符分割及识别 车牌识别的下一步是通过裁剪车牌并将其保存为新图像将车牌从图像中分割出来。然后我们可以使用此图像来检测其中的字符。下面显示了从主图像裁剪出ROI感兴趣区域图像
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