python车牌识别系统 深度学习 车牌实时检测 OpenCV 毕业设计（源码）_车牌识别csdn

1、项目介绍
技术栈：
Python语言、OpenCV、HyperLPR中文车牌识别框架、pyqt5

2、项目界面
（1）上传图片进行车牌识别

（2）上传视频进行车牌识别

（3）连接摄像头进行车牌识别

（4）车牌识别记录管理

3、项目说明
车牌识别系统是一种利用计算机视觉和深度学习技术来自动识别和提取车辆上的车牌信息的系统。它通常由以下几个主要组成部分构成：

图像采集：系统需要获取车辆图像或视频流。这可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。

图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作，以便提高后续识别算法的效果。

车牌定位：使用图像处理技术，如边缘检测、颜色过滤等方法，对图像中的车牌位置进行定位和标定。OpenCV是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉的开源库，提供了丰富的函数和工具来实现这些功能。

字符分割：将车牌图像中的字符分割成单个字符。这是一个关键的步骤，通常使用基于图像处理和机器学习的方法来确定字符的边界。

字符识别：使用深度学习算法和训练好的模型对分割出的字符进行识别。HyperLPR是一个开源的中文车牌识别框架，它基于深度学习技术，能够快速准确地识别车牌上的字符。

结果输出：将识别出的车牌信息输出到用户界面、数据库或其他系统中，以便进一步处理和应用。PyQt5是一个基于Python的GUI开发框架，可以用于创建用户界面，实现与用户的交互和结果展示。

综上所述，车牌识别系统利用Python编程语言、OpenCV图像处理库、HyperLPR中文车牌识别框架以及PyQt5图形界面开发框架等技术，能够实现车牌图像的自动识别和字符提取功能，并将结果展示给用户。