条件：opencv-4.5，QT
一、准备数据集
二、计算样本HOG特征
OpenCV中的HOGDescriptor类可用于计算HOG特征。在计算HOG特征前需确定HOGDescriptor实例初始化参数，如下图，为HOGDescriptor类hog实例初始化设置参数。HOG特征描述子参数之间必须满足一定的关系，确保能够遍历整个特征提取窗口。
（1）blockSize的宽度和高度要分别能被cellSize的宽度和高度整除。
（ 2 ） winSize 减 去 blockSize 的 宽 度 和 高 度 后 ， 要 能 被blockStride对应的宽度和高度整除。
由于本例所使用样本为28*28，为满足以上要求，各项参数设置如下：
HOGDescriptor hog(Size(28,28),Size(4,4),Size(8,8),Size(4,4),9,1,-1);
调用HOGDescriptor类的compute方法计算HOG特征，得到特征描述子descriptors（列向量）
将descriptors写入push_back到temp(Mat) ,再将temp转为行向量，然后temp压入trainData，最后形成（行列数为样本数*特征数的矩阵），这里trainData大小为1920*144。
然后需要生成标签向量，opencv SVM 接收类型为int的向量作为responses,
三、设置SVM参数
由于是做分类任务，因此类型选择C_SVC，然后选择高斯核（RBF）作为kernel，因而需要设置参数Gamma
设好参数后开始训练模型
在模型训练后，本文通过测试集测试其识别的准确率为92%。在实际车牌识别中也可以准确识别（车牌提取，分割处理后）
效果如下：
校验车牌的格式使用正则表达式去进行车牌校验，检测一个字符串是否为车牌格式private static final String LICENSE_PLATE_PATTERN = "^[京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵青藏川宁琼粤台港澳][A-Z][A-Z0-9]{5,6}$";public static boolean isValidLicensePlate(String lice
引言在数字化和智能化浪潮的推动下，数据集的寻找和应用已成为众多研究者、开发者和工程师关注的焦点。特别是在智能交通、安全管理以及停车场管理等领域，车牌检测技术的重要性日益凸显。本文旨在深入探讨车牌检测的研究意义、重要性以及其在多个领域内的应用，以期为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。一、车牌检测的研究意义及重要性车牌检测，作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，其研究意义及重要性不言而喻
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# 深度学习车牌识别教程## 前言在这篇文章中，我将向你介绍如何使用深度学习技术实现车牌识别。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个流程，并提供代码示例来帮助你理解。## 整体流程以下是整个车牌识别的流程图。我们将分为四个主要步骤来实现它：数据预处理、训练模型、模型部署和测试。```mermaidsequenceDiagram 小白->>数据预处理: 收集并准备车牌
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成生成的车牌如下图准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到txt文件，读取对应的数据到变量# 读取数据集 path = './plate2/' # 车牌号数据集路径(车牌图片宽240，高80) data = {}
目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 近年来，随着计算机科学技术和图像识别技术的快速发展，人们对于智能交通安全监控系统有了越来越多的研究。通常情况下，在智能交通监控系统中，车牌识别技术是一个重要的核心环节，其涉及到车牌图像的预处理技术，计算机视觉处理技术以及图像识别模式识别技术。一个完整的车牌识别技术包括如下几个方面：第一、车辆图像的预处理技
基于机器学习的车牌识别系统（Python实现基于SVM支持向量机的车牌分类）一、数据集说明 训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本，包含一万三千多张数字及大写字母的图片以及三千多张中文字符图片。图片为已经处理好的二值化图像，已贴好标签（见每个子文件夹名），像素均为20×20。数字和大写字母图片保存在train\chars2目录下，中文字符图片保存在train\ charsChine
随着经济社会的迅速发展，人们的生活质量越来越高，随之而来的私家车数量也大规模提升。为了提高管理效率，缓解停车场、公路的压力，智能化的车辆识别技术已经屡见不鲜，逐渐落地使用并发展成熟。车牌作为车辆的识别身份凭证，我们以此为依据运用了OCR文字提取技术和超大广角识别。TSINGSEE青犀视频团队研发的车牌识别技术主要分为六个步骤：1.图像捕捉采集；2.预处理；3.车牌定位：主要定位出车辆牌照的位置；4
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随着5G、AI和IoT技术的蓬勃发展，智能连接时代已经来临。新兴的智能终端和解决方案将越来越依赖嵌入式技术。在网络边缘应用对智能功能的需求不断上升的背景下，尤其是在寻求AI商业化道路上，要实现技术的落地，不仅需要性能优越的算法模型和可靠的硬件支持，还需要把AI技术和硬件环境进行有机结合，再应用到具体的实际场景中。嵌入式AI对于这一需求及高实时处理的场景具有天然的优势，在无人机、智能汽车、产业机械、
1 引言车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并应满足实时性要求。牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术，其硬件一般包括触发、摄像、照明、图像采集等设备，其软件核心包括车牌定位、车牌字符分割和字符识别等算法。2
车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，它融合了ORC识别、云计算等多种技术，可将运动中的汽车牌照从复杂的背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等流程，识别出车辆牌号、颜色等信息。AI智能分析网关目前也可支持车辆检测及识别、车牌识别功能，其中，字母和数字的单字识别率可达到99%，汉字的单字识别率可达到98%，车牌识别种类也非常齐全，各种反光、
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最近没什么事，了解图像处理，所以学习了以下！由于我不太会C++，只能试着用C#编写代码！但是网上关于emgu cv的资料少之又少，而且很多还是英文的，而且讲的不详细。所以慢慢琢磨。写了个c#定位车牌的代码，不过效果不是很理想。参考了c++高手的代码！思路就是1.灰度化，竖向边缘检测2.自适应二值化处理3.形态学处理（膨胀和腐蚀）4.轮廓查找与筛选代码如下：Image<Bgr, Byte>
一、汽车车牌定位 我国的汽车牌照一般由七个字符和一个点组成，车牌字符的高度和宽度是固定的，分别为90mm和45mm，七个字符之间的距离也是固定的12mm，点分割符的直径是10mm，当然字符间的差异可能会引起字符间的距离变化。在民用车牌中，字符的排列位置遵循以下规律：第一个字符通常是我国各省区的简称，用汉字表示；第二
车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。车牌识别的相关步骤1.车牌检测：第一步是从汽车上检测车牌所在位置。我们将使用OpenCV中矩形的轮廓检测来寻找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸，颜色和大致位置，则可以提高准确性。通常，也会将根据摄像机的位置和该特定国家/地区所使用的车牌类型来训练检测算法。
接下来，就是把旋转矫正的小区域车牌图灰度化，所谓灰度化，就是以车牌中字的颜色为白色这一特点计算的，防止有些车牌上面很脏，但这些脏东西一般都不是白色的，所以可以把白色过滤出来，再二值化，从中抓取出文字进行识别！其实一个颜色是否为灰度色，主要就是看红绿蓝3基色是不是相等，如果相等则是灰度色，不相等就偏红，绿，蓝#include <stdio.h>#include <stdlib.h
一、为什么要了解Transformer？ Transformer 是现代大模型（如 GPT、BERT、Claude、Gemini）的基石。 它不是“神秘黑箱”，而是一组高度模块化、可验证、可测的数学与工程结构。 对测试 ...
S2SH后台商用权限系统第一讲各位博友： 您好！从今天开始我们做一套商用的权限系统。功能包含用户管理、角色管理、模块管理、权限管理。大家知道每个商用系统肯定会拥有一套后台系统，我们所讲的权限系统是整个系统核心部分。本套系统技术有struts2、Spring IOC 、hibernate、mysql、jquery，也就是目前公司最流行的S2SH框架技术
问题：员工把敏感数据“投喂”给第三方 AI 的风险快速上升，传统 DLP 难以覆盖“输入—生成”的流式交互与Shadow AI（影子AI）场景。核心方案：AI-FOCUS 团队的滤海 AI DLP以流式网关为骨架，在数据到达 ChatGPT、文心一言、Claude、Gemini 等平台之前完成实时... ...