如何把ret的结果展示在前端页面 String imgPath = null; imgPath = filePath; //根据文件路劲读取 opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); //单个车牌识别 String ret = plateRecognise(src); System.out.println("==================识别到的车牌" + ret);

时间: 2023-08-13 12:03:22 浏览: 151
你的问题看起来是一个代码实现的问题,不过我可以尝试回答一下。如果你想把识别到的车牌展示在前端页面上,可以考虑使用一些前端技术和框架,比如HTML、CSS、JavaScript和Vue.js等。具体的实现方式可能因为你的具体需求而有所不同,但是基本的思路是把识别到的车牌信息传递到前端页面,然后在页面上展示出来。可能需要使用一些后端技术,比如Java Web框架和Servlet等,来实现前后端之间的数据传递。如果你需要更具体的帮助,请提供更详细的信息。
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idea中具体代码实现车牌号在前端页面显示出来 String imgPath = null; imgPath = filePath; //根据文件路劲读取 opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); //单个车牌识别 String ret = plateRecognise(src); System.out.println("==================识别到的车牌" + ret);

好的,下面是一个简单的实现方式,前提是你已经有了一个Java Web项目,并且在其中添加了你提供的代码。 首先,在你的Java Web项目中添加一个Servlet或者Controller,用来处理前端页面的请求。比如: ```java @WebServlet("/plateRecognise") public class PlateRecogniseServlet extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { // 获取图片路径 String imgPath = request.getParameter("imgPath"); // 读取图片 opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); // 车牌识别 String ret = plateRecognise(src); // 把识别结果存入request对象 request.setAttribute("plateNumber", ret); // 转发到前端页面 request.getRequestDispatcher("/plateNumber.jsp").forward(request, response); } } ``` 在上面的代码中,我们首先获取了前端页面传递过来的图片路径,然后读取图片并进行车牌识别,最后把识别结果存入request对象,转发到一个名为"plateNumber.jsp"的JSP页面上。 接下来,我们来看一下"plateNumber.jsp"页面的代码: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>车牌识别结果</title> </head> <body> <h1>识别到的车牌号码为:<%=request.getAttribute("plateNumber")%></h1> </body> </html> ``` 在上面的代码中,我们使用了JSP的语法,从request对象中获取到了识别结果并展示在了页面上。 最后,我们在前端页面中发起请求,把图片路径传递给后端Servlet或Controller即可。比如: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>上传图片</title> </head> <body> <form action="plateRecognise" method="get"> <input type="text" name="imgPath"> <input type="submit" value="识别车牌"> </form> </body> </html> ``` 在上面的代码中,我们使用了一个表单来上传图片,并把图片路径作为参数传递给了后端的Servlet或Controller。当用户点击"识别车牌"按钮时,会跳转到展示识别结果的页面。 以上是一个简单的实现方式,你可以根据具体需求进行修改和扩展。另外,如果你需要更加复杂的前端交互和展示,可以考虑使用Vue.js等前端框架。

改变通道数,代码如何修改public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { if (matVector.size() > 0) { //字符分割与识别 return new String[]{cr.charsRecognise(matVector.get(0))}; } } return null;public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

如果要改变通道数,需要在代码中对读入的图像进行通道数的转换。假设现在要将读入的图像转换为单通道灰度图像,可以在`multiPlateRecognise`方法中添加如下代码: ``` opencv_core.Mat grayMat = new opencv_core.Mat(); opencv_imgproc.cvtColor(mat, grayMat, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY); ``` 这里使用了OpenCV提供的`cvtColor`方法将BGR图像转换为灰度图像。接下来,将`grayMat`作为参数传入`PlateDetect`的`plateDetect`方法进行车牌检测和分割。最后,将字符分割得到的多张车牌图像分别传入`charsRecognise`方法进行字符识别即可。完整代码如下: ``` public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); opencv_core.Mat grayMat = new opencv_core.Mat(); opencv_imgproc.cvtColor(mat, grayMat, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY); if (0 == plateDetect.plateDetect(grayMat, matVector)) { if (matVector.size() > 0) { String[] plates = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); i++) { plates[i] = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); } return plates; } } return null; } ```
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主函数main如何写才能识别多张车牌public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; }主函数如下: public static void main(String[] args) { //使用了以下算法 //基于模板匹配的字符识别算法 //二值化算法 //边缘检测算法 //形态学操作 //直方图均衡化算法 //训练分类模型算法 //原图 int sum = imgPaths.length; int errNum = 0; int sumTime = 0; long longTime = 0; String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg","res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg"}; opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); String ret = Arrays.toString(multiPlateRecognise(src)); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(ret); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; System.out.println("识别车牌" + ret); if (!"苏EUK722".equals(ret)) { errNum++; } if (!"苏AOCP56".equals(ret)) { errNum++; } if (!"沪BS781".equals(ret)) { errNum++; } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime / sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

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public Map<String,String> upload(Manuscript manuscript,MultipartFile manuscript_file,HttpServletRequest request, HttpServletResponse response ) throws IOException{ Map<String,String> ret = new HashMap<String,String>(); if(StringUtils.isEmpty(manuscript.getAuthor_name())) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","作者姓名不能为空!"); return ret; } String author_name = request.getSession().getAttribute("author_name").toString(); if(!manuscript.getAuthor_name().equals(author_name)) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","请输入正确的姓名!"); return ret; } if(StringUtils.isEmpty(manuscript.getTitle())) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","稿件标题不能为空!"); return ret; } if(StringUtils.isEmpty(manuscript.getSummary())) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","稿件摘要不能为空!"); return ret; } if(manuscript_file==null) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","文件没有选择"); return ret; } if(manuscript_file.getSize() > 10485760){ //文件没有选择 ret.put("type", "error"); ret.put("msg", "文件大小超过10M!"); return ret; } String suffix = manuscript_file.getOriginalFilename().substring(manuscript_file.getOriginalFilename().lastIndexOf(".")+1,manuscript_file.getOriginalFilename().length()); if(!"docx,doc,pdf".contains(suffix)) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","文件格式不正确!"); return ret; } String savePath = request.getServletContext().getRealPath("/")+"\upload\"; File savePathFile = new File(savePath); if(!savePathFile.exists()) { savePathFile.mkdir(); } String fileName = new Date().getTime()+"."+suffix; ret.put("src",request.getServletContext().getContextPath() + "/upload/" + fileName); manuscript_file.transferTo(new File(savePath+fileName)); manuscript.setFilePath(ret.get("src")); SimpleDateFormat sf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"); String format = sf.format(new Date()); manuscript.setSubmit_time(format); manuscript.setId((Integer)request.getSession().getAttribute("id")); manuscript.setState("待审核"); if(authorService.add(manuscript)<=0) { ret.put("type","error"); ret.put("msg","稿件添加失败!"); return ret; } ret.put("type", "success"); ret.put("msg", "文件上传成功!"); return ret; }这段代码什么意思

我运行了#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长(单位:毫米) # 准备用于标定的图像路径(替换实际的图像路径) image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

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