python+opencv基于深度学习的车牌识别系统_用python+opencv实现车牌识别

在车牌识别系统当中呢，那么我们的功能需求分析其实是很明确的，就是通过我们有效的技术来进行一个判断，可以进行车牌识别、统计分析、车牌地图、车牌管理和用户管理。我们国家的经济
运行步骤
需要先安装Python的相关依赖：pymysql，Django，hyperlpr ,opencv-python,numpy，pillow，matplotlib使用pip install 安装

第一步：创建数据库，数据库名：recognition

第二步：执行SQL语句，打开recognition.sql文件，运行该文件中的SQL语句

第三步：源码文件为recognition.zip，修改源代码中的settings.py文件，改成自己的mysql数据库用户名和密码

第四步：运行命令：python manage.py runserver 8000

第五步：打开浏览器查看http://127.0.0.1:8000

测试账户

账户： 用户名：admin 密码：123
发展水平高，私家车的数量在激增，那么对于车牌的识别来说，仅仅靠传统的人工方式来实现那几乎是不可能的，对于一些重点区域，比如说车辆的违法违章，以及车辆的高速口等等，这样的识别是需要软件系统来进行的。此背景之下呢，我们将深度学习的车牌识别系统作为一个此次重要的研究对象进行研究。此次我们还是使用的python技术来进行的开发，只有python语言的加持才能很好的实现我们此次的需求。

关 键 词：车牌识别；信息化；Python
目  录
1 绪论    5
1.1 研究背景和意义    5
1.2 研究现状    5
1.3 设计思路    6
2 相关技术介绍    6
2.1 深度学习技术    6
2.2 Python语言    7
2.3 MySQL数据库    7
3 系统需求分析    8
3.1 可行性分析    8
3.1.1 经济可行性    8
3.1.2 操作可行性    8
3.1.3 法律可行性    8
3.2 安全需求分析    8
3.3 功能需求分析    9
4 系统总体设计    9
4.1 系统设计思想    9
4.2 系统功能模块设计    10
4.3 E-R图    10
4.4 数据表设计    11
5 系统实现    12
5.1 登录页面    12
5.2 后台页面    13
5.3 车牌识别页面    13
5.4 统计分析页面    13
5.5 车牌地图页面    14
5.6 车牌管理页面    14
6 系统测试    15
6.1 测试目的    15
6.2 测试方法    15
参考文献    15
致  谢    18