本实战项目利用Python结合OpenCV库完成车牌识别功能。涵盖图像预处理、车牌定位、字符分割及模板匹配识别等关键步骤,适用于智能交通和车辆管理等应用领域。首先进行图像预处理,包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作以突出车牌区域。然后利用OpenCV实现车牌定位,包括边缘检测、轮廓查找和形态学操作,准确提取车牌区域。接下来进行字符分割,采用垂直投影法和滑动窗口法将车牌中的字符区域分割出来。最后利用模板匹配方法对字符进行识别,通过预先准备的字符模板库实现精确识别。该项目不仅可用于学习车牌识别技术,还可应用于车辆追踪、违章查询和停车场管理等功能,提升交通管理效率。
【实战案例】-Python与OpenCV结合实现车牌自动检测与识别
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车牌分割:对提取的车牌进行图像分割,识别各个字符区域。
车牌分类与识别:通过机器学习模型对车牌字符进行分类识别。
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