对于一幅RGB图像，我们先将其转为HSI颜色空间，HSI分别是什么：
那么对于一幅RGB的图像，RGB到底要怎么转换为HSI：
关于HSI分离：
从图像可得出，对于一幅HSI图像，他对图像的颜色识别率更高，适合用于目标分析和目标分割等场景。获得图像后，在饱和度图像通道上求其竖直边缘，采用Sobel算子。
为什么要使用饱和度通道？
饱和度是判断色彩（蓝色和黄色）与非色彩（白和黑）的最好手段，即蓝色背景白色字符以及黄色背景黑色字符的边缘响应可以被强化，还能抑制一些其他干扰边缘（白色和黑色）。
所以我们通常使用Sobel算子求图像的细化竖直边缘，具体实现中通过非极大值抑制与阈值化处理操作，剔除尽量多的伪边缘区域以获得二值化边缘图像。具体实现：
处理后的效果：
在HSI颜色空间上对色调H、饱和度S、亮度I进行约束条件的限制。之后我们需要获得图像中满足车牌背景底色（蓝色、黄色、黑色、白色）的区域，那么条件约束如下：
蓝色通道：0.35<H<0.7 S>0.1 I>0.1
黄色通道：H<0.4 S>0.1 I>0.3
黑色通道：I<0.5
白色通道：S<0.4 I>0.5
那么我们就根据上方给出的数据进行车牌疑似区域点提取。
那么最后划到的蓝色区域如下：
上面的约束条件只对蓝色背景的车牌有效，如果需要获取其他背景颜色的车牌，需要改对应的HSV值。当我们获取到对应的二值化图像时，我们要对图像中每一个像素投票决策其是否属于车牌区域内部点。具体来说，用3*3的窗口依次滑动遍历目标图像，如果该像素点周围的8邻域范围内至少存在两个边缘点，且又存在蓝色像素点（存在蓝色像素点就说明得到的二值化图像中，蓝色部分为白色，我们要检测是否为白色），那么我们就可以判断该像素点为车牌区域内部点，这样可以抑制非车牌区域的干扰。
countNonZero()：返回灰度值不为0的像素数，可用来判断图像是否全黑。
根据上述步骤得到的车牌区域疑似点，对上述疑似点进行形态学闭操作，连接各个区域点集，形态学闭操作算子为1*3。(我认为时该闭操作的区间越小越精确)
接着对闭操作图像进行连通区域检测，在得到的连通域外轮廓中完成车牌区域的筛选。车牌区域具有明显的特征，这里筛选选用的特征有非零区域占的像素比、宽高及宽高比例，此处将像素比参数设置为0.5，宽高分别为60和12，宽高比大于2小于5。以上的参数的设置，可以跟随着车辆与摄像机的距离变化进行调整。
关于形态学技术，下一章详述。
先看看第一步形闭学操作效果：
再看看连通区域提取效果：
那么最后的提取车牌效果是这样的：
Python正则表达式提取车牌号在这篇文章中，我们将通过实例说明如何使用Python的正则表达式提取车牌号。车牌号的格式因地区而异，但我们以中国的车牌号为例，通常格式为一个字母后跟5位数字和字母。1. 安装re模块Python自带了re模块，无需额外安装。你只需要导入这个模块即可。import re2. 定义车牌号的正则表达式中国的车牌号一般遵循以下规则：第一个字符是汉字（省份简
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉领域最常用的开源库之一，它提供了丰富的图像处理和模式识别功能，广泛应用于人脸检测、物体识别、图像分割等场景。与深度学习框架相比，OpenCV 更注重传统计算机视觉算法的高效实现，能在资源有限的设备上快速运行。本文将通过多个实战案例，从基础操作到实际应用，讲解如何使用 OpenCV 进行图像识别开发。一
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在pre...
在当今汽车行业，车牌识别技术的应用越来越普及，广泛用于交通监控、停车管理等场景。其中，使用 Python 和 OpenCV 实现车牌号的识别是一项具有挑战性的任务。本文希望通过系统化的流程来梳理这一过程，为同样想要实现这一功能的开发者提供参考。```mermaidflowchart TD A[开始] --> B{是否获取车牌图像？} B -- 是 --> C[应用图像预处理]
# Java OpenCV 车牌号识别在智能交通领域，车牌号识别（License Plate Recognition，LPR）是一项异常重要的技术。车牌号识别系统可以有效地识别和解析车辆的车牌信息，并广泛应用于交通管理、停车场管理、安全监控等场景。本文将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 实现一个简单的车牌号识别系统，并且使用甘特图和表格来展示项目实施过程及相关信息。## 项目概述
# 使用Java OpenCV识别图中车牌号的完整指南车牌号识别（Automatic Number Plate Recognition，ANPR）是计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于交通监控、停车管理和自动收费系统等场景。本文将介绍如何使用Java结合OpenCV库实现图像中的车牌号识别，并提供代码示例。## 安装与环境配置在开始之前，您需要确保在本地机器上安装了Java和Ope
# 如何实现车牌号识别 Java## 整体流程首先，我们需要明确整个车牌号识别的流程，然后逐步指导小白完成每一个步骤。下面是一个简单的流程表格：| 步骤 | 描述 || ---- | ---------------------------- || 1 | 读取图片文件 || 2 | 对图片
简介 前一篇讲解到了将用蓝色筛选后的图片，再一次灰阶/二值化。现在从这里继续讲解。 矩形检测 因为车牌是一个矩形。所以接着将又一次二值化之后的图片，进行膨胀，之后在进行矩形检测。框选出可能是车牌号的矩形区域。代码如下： int** car_License_box(Mat& mat1, Mat& mat2, int* number){ Mat threshold_out
车牌检测和车牌识别。车牌检测的目的是检测出车牌在整副图像中的位置。当一副图片中的车牌被检测出来了，然后就是第二步-车牌识别，车牌识别使用OCR算法确定车牌上得字母数字字符。 在下面的图中，我们可以看到两个主要算法（车牌检测和车牌识别）的步骤，经过这些步骤之后，识别出车牌中的字符。算法也可能返回错误的结果甚至没有
本次大报告利用MATLAB函数功能，设计和实现了一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板进行匹配，匹配成功后输出车牌号码的数字。车牌识别的工作流程如下图：一、 图像预处理 预处理的具体操作是规整大小、噪
最近参加一个比赛，需要车牌识别，目的是测试一个文件夹里的所有文件，将结果和测试文件名写入到excel文件。 我使用了HyperLPR开源车牌识别框架 github地址HyperLPR利用深度学习实现中文车牌识别，设计流程如下：step1. 使用opencv 的 HAAR Cascade 检测车牌大致位置step2. Extend 检测到的大致位置的矩形区域step3. 使用类似于MSER的方式
目录一、形态学车牌提取（简单：单情景） 1、读取图片，转灰度图 2、提取轮廓（Sobel算子提取y方向边缘）3、自适应二值化4、闭运算处理，把图像闭合、揉团，使图像区域化5、腐蚀/膨胀去噪得到车牌区域5-1、横向腐蚀、膨胀5-2、纵向腐蚀、膨胀6、获取外轮廓6-1、得到轮廓 6-2、画出轮廓并显示7、截取得到车牌二、形态学车牌提取（优化：多情景）1、转灰度图2、顶帽运
Opencv车牌识别概述这篇文章的车牌识别分为以为几个步骤： 一、图像预处理 （1）转为灰度图 （2）进行高斯滤波 （3）转为二值图像 （4）边缘检测 （5）形态学处理二、找到车牌 （1）找出预处理图像中每个部分的轮廓 （2）得出轮廓的外接矩形 （3）通过长宽条件判断为车牌的矩形三、字符分割 （1）车牌预处理 （2）去除边框和铆钉 （3）垂直投影法分割字符四、机器学习识别字符本篇文章处理的示例图片
前面4篇博客介绍了OpenCV图像处理的基础知识，本篇博客利用前4篇的知识完成一个小项目——车牌号码识别。该篇博客的代码可以满足小区门禁车牌号的识别。本篇博客是前4篇博客知识的一个综合运用。感觉学会了这个可以实现一系列的图像识别任务。。。毕竟好多技巧都是共通的 简洁易懂的车牌号识别Python实现“超详解”（含代码）1、整体思路2、代码详解2.1提取车牌位置2.2车牌字符的分割2.3模板匹配识别
摘要车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车
文章目录0 简介1 思路简介1.1 车牌定位1.2 畸变校正2 代码实现2.1 车牌定位2.1.1 通过颜色特征选定可疑区域2.1.2 寻找车牌外围轮廓2.1.3 车牌区域定位2.2 畸变校正2.2.1 畸变后车牌顶点定位2.2.2 校正7 最后 0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于机器视觉的图像矫正 (以车牌识别为例)1 思路简介目前车牌识别系统在各小区门口随处可见，识别效果貌似都还
时间为友，记录点滴。罗胖今年的跨年演讲不多做一些能引起共鸣的19年总结，而给自己导流量的动作太明显，加上言控管论，很多话题又不敢碰，我还挺担心他20场怎么熬过来。9012年过去了，看了看三个专栏，今年下半年也算留下了痕迹。OpenCV已经慢慢有了近50篇的内容。虽然我们已经通过SVM/Adaboost撕开了机器学习的小口子，但是距离现在大热的神经网络还遥遥无期，不过这也说明我们这个专栏还有
方法讲解人脸检测，把图像分成一个个小块，对每一个小块判断是否是人脸，假如一张图被分成了5000块，则速度非常慢。为了提高效率，OpenCV 提供 cascades 来避免这种情况。提供了一系列的xml文件cascades ：翻译 ：小瀑布 级联cascade 对于每个数据块，它都进行一个简单快速的检测。若过，会再进行一个更仔细的检测。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。
基于java程序车牌识别系统的成了现在停车管理的主流，那么自动识别车牌系统的工作原理是什么呢?南天瑞丰分享给大家。java车牌识别系统javaCV图像处理是一款开源的图像处理程序，它可以实现以下功能1、车牌检测(支持图片中含有单车牌和多车牌检测)2、车牌定位3、车牌字符识别4、千份测试单次检测识别完成平均耗时39ms，准确率89.9%车牌识别系统java程序自动识别车牌系统的工作原理自动识别车牌系
Python 作为一门简洁、高效且功能强大的编程语言，凭借其易读性和丰富的生态，广泛应用于数据科学、Web 开发、自动化测试等领域。本文将从基础语法出发，系统解析 Python3 的核心特性，帮助初学者快速掌握编程逻辑与代码规范。 一、变量与数据类型 1. 动态类型与强类型 Python 是动态类型 ...
一、引言1.1 课题介绍随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了论坛网站的创建全过程。通过分析论坛网站管理的不足，创建了一个计算机管理论坛网站的方案。文章介绍了论坛网站的系统分析部分，包括可行性分析等，环境设计部分主要介绍了体系功能设计和数据库设计。本论坛网站有管理员，用户，普通管理员。管理员功能有个人中心，用户管理，普通管理员管理，论坛类别管理
一、概述总结 动漫头像制作小程序系统是鹧应科技推出的一款高效实用的头像 DIY 工具，凭借超强自定义功能与多元变现设计，成为当下热门的引流吸粉与盈利工具。系统支持用户完全自主创作动漫头像，操作简单且乐趣十足，同时搭载引流机制与盈利功能，助力使用者快速积累流量并实现商业变现，目前以微擎系统在线交付 ...
@RequestBody是Spring MVC中处理HTTP请求体的核心注解，它能自动将JSON/XML等格式的数据反序列化为Java对象。本文详细解析了其工作原理（基于HttpMessageConverter机制）、典型应用场景（如用户注册、商品更新接口）以及最佳实践，包括参数校验、异常处理和安全考量。通过源码分析和实际案例，帮助开发者掌握这一关键注解的正确使用方法，提升RESTful API开发效率与健壮性。文章最后还提供了常见问题排查方案和性能优化建议。