车辆车牌检测使用图像处理和机器学习技术

汽车车牌识别系统利用在很多景点像汽油泵、购物中心、机场、公园大道,人数,酒店,医院,停车包裹,国防和军事检查站,等等。这背后的想法这个系统框架的相机捕获的图像车辆标记和之后,准备通过多个数字图像的算法给图像的一个字母数字转换成文本格式。有吨的方式方法来构建这个框架但是我们要利用python代码和机器学习模型做准备。

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项目描述

主要的汽车车牌识别系统中使用的概念是:

车牌检测:在这个阶段,车牌的位置是解决。在这个阶段,我们得到输入图像的车辆牌照和输出。

字符分割:在这个阶段,汽车板上的字符被映射出来,分割成单个图像。

字符识别:这是项目的最后阶段,这里的字符分割之前是有区别的。我们将使用机器学习。

Python编程语言:Python是一种广泛使用的通用的高级编程语言。它允许在面向对象的编程和程序范例。

机器学习:这是一个最强大的和新兴技术;这里我们将使用机器学习来提高模型的精度和承认的观点即映射字符图像以其实际字符。

项目实施

1. 捕获和扫描图像,然后将其转换为灰度图像。
2. 目前,我们的灰度图像像素范围0和255之间。现在我们必须改变到一个二进制图像中像素要么是完全黑色或白色。
3. 接下来,我们必须认识到所有的连接区域图像,利用CCA。e连接成分分析的概念。
4. 后应用CCA然后利用边缘检测等图像预处理技术和形态学处理,去除噪声等。
5. 从随后的图像,我们可以看到,不同的地区,不包含车牌是另外映射。为了消除这些,我们将利用一些品质的一个典型的车牌移除它们。
6. 目前它还可以想见,特定区域前照灯、贴纸等等,看起来正是像车牌也被标记。取出这些不同的领域,我们必须做一个垂直的投影。
7. 随后的阶段是应用独立的每个字符的字符分割车牌。同时,我们要使用CCA的概念。
8. 这将是最后一个阶段,在这个阶段,我们目前机器学习的概念和目前我们所需要的是一个训练数据集,选择一个监督学习分类器,训练模型,认为是多么精确,此时利用模型预测。
9. 现在我们已经准备好模型,我们可以尝试预见到字符分割之前,我们在这里,我们得到我们的车辆车牌检测系统。

软件需求

编程语言——Python和机器学习

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