图片文件由于百度网盘无法上传了，所以留言发邮件吧
写在前面的话： 这个学期有个课程是数字图像处理，老师给出了VC++的框架，剩下的也都是由自己去编写，由于C++程序繁琐，即使写完了，但框架中也有好多部分不懂，所以想着用python去实现，还是自己写出来的东西熟悉。实现了从图像中提取出 蓝色 车牌，并分割其字符串。不足之处也会在后续中说出。如果有什么不对的地方欢迎指正，目前也是新手一个，不喜勿喷，仅是为了学习。
使用PIL库对图片进行处理，先导入常用的库
我们可以看一下效果图
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。供字符分割使用。 相对于RGB空间，HSV空间能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度，方便进行颜色之间的对比。因此我们将图像由RGB转为HSV。获得原图像的r, g, b参数, 同时保存图像的大小
处理图片信息当然是要用数据去处理，即将图片转换为数组进行处理
图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 蓝色和其临近色的饱和度H处在一个有限的范围内，选定范围赋值为255，其余的为0，这样就将车牌区域显示了出来。
由于reshape后矩阵发生变化，所以需要进行转置，才能显示出正确的车牌
接下来就对处理过的图片进行后续操作
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
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
# 使用Python生成北京车牌号的教程生成车牌号是一个很有趣的编程练习，尤其是对于刚入门的开发者来说。在本文中，我们将通过一个系统化的流程告诉你如何使用Python生成符合北京标准的车牌号。以下是整个流程的概述：## 车牌生成流程| 步骤 | 操作 | 描述
在这篇博文中，我将以“python车牌号”作为主题，记录如何解决这一问题的过程。车牌号在许多实际应用中都扮演着重要的角色，比如交通监控、车辆管理以及停车收费等功能。为了实现这一目标，我将详细阐述整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理。## 环境预检在开始之前，我们需要准备一些硬件和软件环境。首先，我绘制了一张思维导图，以帮助我梳理思路。思维导图主要涵盖
描写叙述 茵茵非常喜欢研究车牌号码，从车牌号码上能够看出号码注冊的早晚。据研究发现，车牌号码是按字典序发放的。如今她收集了非常多车牌号码。请你设计程序帮她推断注冊较早的号码。车牌号码由5个字母或数字组成 输入第一行是n，代表有n组数据，第二行是m。下面m行是m个车牌号码 当中n<100,m<1
1.车牌检测和识别项目介绍车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：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
目前，在很多社区和收费站，每个人都可以看到车牌识别系统，使该设备具有识别，放行，方便等特点，大大节省了人力，使统计工作更加有效。因此，许多地方都配备了这种设备，那么具体特点是什么？一起分享吧！ ①监控报警对于列入“黑名单”中的车辆，例如通缉或报告失踪的车辆，正在付款的车辆，不受年度检查的车辆，发生碰撞和驾驶的车辆以及非法车辆，只需将其车牌号输入到应用系统。车牌识别设备可以安装在指定的交叉口，刺刀上
手机上突然收到了某银行的短信提示，看了一下手机的位数，正好是11位。我一想，这不就是标准的吗？于是一个想法涌上心头——用python的库实现查询归属地查询自由。那实现的效果如下：注：和IP均为模拟值，没有实际的参考价值。接下来讲一下代码的实现：的归属地查询主要用到的库是phone，在pip上显示是最近更新的：官网的介绍也是极其的简单：这里我们直接自己写代码验证：from p
python手动实现车牌定位（三）字符串分割显示灰度图片统计像素点划分分割显示图片 写在前面的话： 提前声明一下，本文都是个人的一些学习过程和经验，肯定是有不当与不完善之处，欢迎指正，但不喜勿喷。这节直接利用 垂直投影法 进行 字符串分割，目前没有那么多精力去实现hough变换车牌矫正等精细操作，而且本人也能力有限，先慢慢积攒经验。字符串分割显示灰度图片对灰度图片的信息进行处理import nu
python实例（二）：判断输入的车牌归属地
全国车牌归属地数据表sql 文件内容：/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : xxx Source Server Type : MySQL Source Server Version : 50726 Source Host : xxx Source Schema : x
opencv-python车牌识别本文尚有很多不足的地方，例如车牌字符的定位，车牌种类的不同，复杂环境下车牌识别的问题等等。。。不足之处请多指教主要步骤读入图像颜色识别，设定阈值掩模、按位运算图形灰度化、二值化边缘检测开运算、闭运算轮廓识别，输出矩阵判断长宽比找出车牌四角坐标检测字符位置字符切割模板匹配，找出匹配最大值结果输出子函数介绍（1）color_change(picture)函数 对输入
前面都是利用NI Vision Assistant提取汽车车牌，虽然可以达到提取汽车车牌的效果，但是每次修改时都要在NI Vision Assistant中修改。实际工程中，都是直接在labview中直接编程提取出汽车车牌。 利用labview提取汽车车牌的程序如下图： &nbs
最近在研究人工智能和图像识别技术，涉及到一个车牌号码识别的研究，网上查找到的方案有tensorflow和opencv，opencv也是比较成熟的方案，先从简单的开始，以下是关于使用opencv实现车牌号码提取的部分。说明本文是我学习过程的笔记，在某些的场景下的识别率较高，但是不足以在实际的商业环境上使用，因为准确率还没有达到工业水平，还需要通过调整算法，机器学习相关技术才能有较高的准确度。车牌识别
Python车牌识别、车牌抓取源程序，运行程序前需先导入cv2和numpy包。import cv2 as cvimport numpy as np# 找出最有可能是车牌的位置def getSatifyestBox(list_rate): for index, key in enumerate(list_rate): list_rate[index] = abs(k
同行业中，别人标配有的产品我有，别人没有的产品我们也有，如此才能增强竞争力，通过优化创新，前端车牌识别SDK功能，性能上，都是行业NO.1的水平。车牌识别sdk这个用于越来越多人集成了，汽车保有量日益上升，越来越多公司开发车辆管理系统，在系统开发过程中，对于OCR识别算法，不少开发人员为了节省成本，在开源中寻找车牌识别算法，耗费了不少人力物力以及时间成本。易泊时代车牌识别算法经历了十几春秋，商用来
本文主要讲述微信小程序接入微信支付开发过程中遇到的坑，分为两大块，小程序端和后台接口封装。本文主要内容如下：一、后台接口封装；二、小程序端整合；三、踩坑总结。一、后台接口封装基于ThinkPHP 5 进行接口封装，具体步骤如下：1、微信支付官方文档提供了PHP脚本微信支付的样例，下载下来；2、样例已经封装好了每个类，我们只需要加上命名空间即可，在TP5的extend目录下新建一个目录wxpay，把
在嵌入式开发的精彩世界里，PWM技术有着举足轻重的地位。本次，我们将聚焦于PWM的经典应用——LED亮度控制及呼吸灯效果的实现。通过LuatOS开发环境，详细展示如何运用PWM功能，让开发者能够迅速掌握这一实用技能，开启创意硬件开发的新征程。 PWM脉冲宽度调制（Pulse Width Modula ...
摘要：本文介绍ICLR2025论文《DynaPrompt》提出的动态测试时提示调优算法。针对传统方法存在的测试样本关联性缺失和误差积累问题，DynaPrompt通过动态管理的提示缓冲区实现自适应优化。核心创新包括：1）双指标筛选机制（预测熵+概率差）选择有效提示；2）动态追加机制应对新分布样本；3）缓冲区更新策略保持信息有效性。该方法在提升视觉语言模型零样本泛化能力的同时，有效解决了提示崩溃问题。实验表明其性能显著优于传统测试时调优方法。
文章摘要： Redis主从复制存在主节点宕机无法写入的问题，哨兵模式通过监控、通知和自动故障转移实现高可用。配置哨兵需3个及以上奇数节点，每个哨兵需独立配置文件（端口、日志路径不同）。当主节点宕机时，哨兵会经历主观下线→客观下线→选举新主节点过程，原主节点恢复后自动变为从节点。测试时可使用DEBUG SEGFAULT模拟宕机，观察约1-2分钟完成故障转移。（150字）