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 11:03:22 浏览: 147
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HelloText.zip_opencv计算质心_提取质心/读取摄像头

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);

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 ...

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 + "%"); } }

public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv...

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 + "%"); } }

opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String ret = Arrays.toString(multiPlateRecognise(src)); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(ret); long s = System...

我想对100个车牌图片进行识别，并计算出正确识别率，代码应该怎么修改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)) { 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; } 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 && !"苏EUK722".equals(plate) && !"苏A0CP56".equals(plate) && !"沪BS7821".equals(plate) && !"京A88731".equals(plate)) { 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 + "%"); } }

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 = ...

private Cursor getQueryCursor(AsyncQueryHandler async, String filter) { if (filter == null) { filter = ""; } Uri search = Uri.parse("content://media/external/audio/search/fancy/" + Uri.encode(filter)); Cursor ret = null; if (async != null) { async.startQuery(0, null, search, mCursorCols, null, null, null); } else { ret = MusicUtils.query(this, search, mCursorCols, null, null, null); } if (ret != null) { MusicLogUtils.e(TAG, " ret != null getQueryCursor: Count=" + ret.getCount() + " search=" + filter); /// M: when cursor's count be 0;means no matches media files,so show // empty view,otherwise show seached listview. @{ int what = (ret.getCount() == 0) ? EMPTY_SHOW : LIST_SHOW; mReScanHandler.sendMessage(mReScanHandler.obtainMessage(what)); /// @} } return ret; }

这是一个Android应用程序中的方法，getQueryCursor的作用是获取符合条件的媒体文件的光标。如果提供了AsyncQueryHandler，它会异步启动媒体查询操作，否则将在UI线程中进行查询。参数filter是一个字符串，用于过滤...

错误数量最后为什么是9，要怎么改，才能是0，代码如下 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"}; 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 = 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 * 3); 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 * 3) + "ms,错误数量：" + errNum + "，正确识别率：" + c + "%"); } }

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 = ...

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

这是一个Java语言编写的上传文件的函数，函数需要传入一个Manuscript对象、一个MultipartFile对象、一个HttpServletRequest对象和一个HttpServletResponse对象。函数使用了HashMap来返回处理结果，同时进行了参数...

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import cv2 # 定义阈值（相似度百分比） threshold = 90 # 加载存储在闪存中的视频码流 flash_video = cv2.VideoCapture('path/to/flash_video.mp4') # 加载接收到的视频码流 received_video = cv2.VideoCapture('path/to/received_video.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not flash_video.isOpened() or not received_video.isOpened(): print("无法打开视频文件") exit() frame_count = min(flash_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), received_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) match_count = 0 for i in range(int(frame_count)): # 从闪存视频和接收到的视频中读取帧 ret_flash, frame_flash = flash_video.read() ret_received, frame_received = received_video.read() if not ret_flash or not ret_received: print("视频读取错误") break # 将帧转换为灰度图像进行比较 gray_flash = cv2.cvtColor(frame_flash, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_received = cv2.cvtColor(frame_received, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用均方差计算帧之间的相似度 mse = ((gray_flash - gray_received) ** 2).mean() # 计算相似度百分比 similarity = (1 - mse / 255) * 100 # 判断帧是否相似 if similarity >= threshold: match_count += 1 # 计算相似度百分比 match_percentage = match_count / frame_count * 100 # 判断是否通过 if match_percentage >= threshold: print("通过") else: print("失败") # 释放资源 flash_video.release() received_video.release() 请将这段程序用C语言实现

以下是将上述Python代码转换为C语言的示例...此示例代码将使用OpenCV库进行视频读取、图像处理和比较，实现了与Python代码相同的功能。如果需要进一步优化和适配，你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有所帮助！
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有时，图像文件可能损坏或无法正确读取。您可以尝试使用其他图像查看器打开图像文件，或使用其他图像进行测试。 4. 确保图像具有正确的颜色通道。该错误消息提示需要3个或4个颜色通道（BGR 或 BGRA）。如果您的图像...

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