汽车牌照识别新突破：80%准确率的模板匹配方法

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5星 · 超过95%的资源 1 下载量 141 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 4.24MB ZIP 举报
资源摘要信息: "template-matching-LPR.zip" 是一个与汽车牌照识别相关的资源包，其中包含了用于实现基于模板匹配的车牌识别方法的 MATLAB 程序。该资源不仅提供了程序代码，还包括了程序的修改和运行说明文档，以及33幅用于测试的汽车牌照图像。这一方法应用于硕士论文中，旨在通过模板匹配技术达到高效的字符识别效果。 该方法的主要目的是提高汽车牌照识别的准确性，其核心步骤包括对汽车牌照图像的预处理、模板匹配以及字符分割和识别。由于资源描述中提到测试准确率为80%，这表明该方法在实际应用中具有一定的识别效果，但仍有改进空间。 知识点详解： 1. 模板匹配（Template Matching） 模板匹配是一种图像处理技术，用于在另一幅图像中找到与模板图像相似的区域。在车牌识别中，模板匹配可以用于识别牌照中的字符。该技术通常涉及定义一个或多个模板，然后在目标图像中搜索与之最匹配的部分。匹配度的计算可以通过各种相似度度量标准来实现，例如归一化互相关(Normalized Cross-Correlation, NCC)或者均方误差(Mean Squared Error, MSE)。 2. 字符识别（Character Recognition） 字符识别是指从图像或者扫描文档中识别出文字的过程，也称为光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）。在车牌识别的背景下，字符识别需要能够准确地从不同牌照的图像中识别出数字和字母。字符识别通常包括预处理、特征提取和分类三个主要步骤。 3. 汽车牌照识别（License Plate Recognition, LPR） 汽车牌照识别系统通过计算机视觉和图像处理技术，自动检测并识别汽车牌照上的文本信息。车牌识别技术广泛应用于交通监控、停车场自动化管理、智能交通系统等领域。实现一个高效的车牌识别系统，需要解决诸多问题，如牌照定位、字符分割、字符识别以及环境影响等。 4. MATLAB 程序开发 资源中提到的方法实现于 MATLAB 环境下。MATLAB 是一种用于数值计算、可视化和编程的高级语言和交互式环境。它提供了大量的内置函数和工具箱，用于算法开发、数据分析、图形绘制等任务。在车牌识别的研究中，MATLAB 能够方便地实现图像处理和模式识别算法，并通过其强大的数学计算能力优化算法性能。 5. 测试图像集 该资源包含33幅用于测试的汽车牌照图像，这些图像可用于验证车牌识别方法的有效性。测试集应覆盖不同的牌照类型、光照条件、角度变化和车牌污染情况，以确保识别方法具有良好的鲁棒性和适应性。 总结： 车牌识别技术是一种在实际生活中有着广泛应用的技术，其准确性和鲁棒性对很多应用系统至关重要。"template-matching-LPR.zip" 提供了一个基于模板匹配的车牌识别方法，通过 MATLAB 程序实现并提供了测试图像集以供验证。虽然该方法的测试准确率为80%，但其详细的程序修改和运行说明将有助于研究者和开发者进行进一步的研究和优化。

标准车牌字符模板.zip

2019-06-18 上传
用于车牌识别的标准字符模板，如果使用字符匹配的方式，那应该可以用下。

汽车牌照定位与字符识别的程序及理论.pdf

2021-10-09 上传
汽车牌照定位与字符识别的程序及理论.pdf

opencv车牌识别字符模板（40x20）

2019-11-20 上传
自己做车牌识别用的字符模板，可用于以字符相减的方法识别字符使用。也是自己东拼西凑后筛选出来的，还是比较好用的。

重写这段代码 CREATE OR REPLACE PROCEDURE ord_dev AS bill_date VARCHAR2(10); v_sql LONG; v_count NUMBER; v_time VARCHAR2(20); v_d VARCHAR2(2); v_m VARCHAR2(2); CURSOR c_tb IS SELECT * FROM b_cur_names; c_row b_cur_names%ROWTYPE; BEGIN EXECUTE IMMEDIATE 'truncate table b_cur_names'; v_sql := 'insert into b_cur_names Select TABLE_NAME from SYS.ALL_TABLES a Where a.owner =upper(''jour1'') And a.table_name Like upper(''om_subscriber_202___'') and Substr(a.table_name,-6) > 202205 order by 1'; COMMIT; EXECUTE IMMEDIATE 'DROP table ord_dev'; ---------------- v_sql := 'insert into ord_dev Select a.order_id,a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num, c.dev_id, c.dev_name, c.corp_org, c.company_name, c.department_code, c.department_name, c.remarks From JOUR1.Om_Subscriber_202301 a Left Join JOUR1.om_order_202301 b On a.order_id = b.order_id Left Join params1.sec_developer c On b.dev_id = c.dev_id Where 1 =2 '; COMMIT; ------------- FOR c_row IN c_tb LOOP v_sql := ' insert into ord_dev Select a.order_id,a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num, c.dev_id, c.dev_name, c.corp_org, c.company_name, c.department_code, c.department_name, c.remarks From JOUR1.Om_Subscriber_' || substr(c_row.table_name, -6) || ' a Left Join JOUR1.om_order_' || substr(c_row.table_name, -6) || ' b On a.order_id = b.order_id Left Join params1.sec_developer c On b.dev_id = c.dev_id Where 1 = 1 And a.access_num Like ''192%'' And a.action = 0'; COMMIT; END LOOP; END;

2023-07-13 上传
-- Get the table names matching the criteria v_sql := 'INSERT INTO b_cur_names SELECT TABLE_NAME FROM SYS.ALL_TABLES a WHERE a.owner = UPPER(:owner) AND a.table_name LIKE UPPER(:table_name_...

image.TEMPLATE_MATCHING 或 image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING

2023-06-02 上传
`image.TEMPLATE_MATCHING` 和 `image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING` 是 OpenMV 中 `find_template()` 函数的两种模板匹配方式。 `image.TEMPLATE_MATCHING` 是基于平方差匹配法（Sum of Squared Differences...

File "D:\Software\Project\Pycham\pychamProjects\template-matching-ocr\ocr_template_match.py", line 44, in <module> ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

2023-06-07 上传
这个错误通常是由于OpenCV的版本问题导致的。在OpenCV 2.x版本中，`cv2.findContours()`函数返回两个值，分别是轮廓和层次结构。而在OpenCV 3.x及之后的版本中，该函数只返回一个值，因此在调用该函数时需要修改代码...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

2023-05-30 上传
这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下： ```tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}'``` 定义了一个字符串变量 tgt，表示输出路径。 ```if not os....

skimage.template_matching举例

2023-07-12 上传
下面是使用 scikit-image 的 `skimage.template_matching` 模块进行模板匹配的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data from skimage.feature import match_template # ...

开始建模 Project 91 successfully created. 66 photo(s) added in 1 photogroup(s): photogroup #1: The aerotriangulation job has been submitted and is waiting to be processed... Pending Running 1% - Initializing... 4% - Extracting keypoints... 40% - Extracting keypoints... 45% - Initializing... 60% - Initializing... 75% - Initializing... 90% - Matching tie points... 91% - Matching tie points... 93% - Performing bundle adjustment... 96% - Computing splats... 98% - Computing splats... Completed Aerotriangulation completed. Ready for reconstruction. Reconstruction item created. Production item created. The production job has been submitted and is waiting to be processed... Pending Running 8% - Initializing... 20% - Reconstructing initial 3D mesh... 32% - Reconstructing initial 3D mesh... 41% - Reconstructing initial 3D mesh... 80% - Reconstructing initial 3D mesh... Completed 建模结束 上面的程序输出经过for line in iter(process.stdout.readline, b''): print(line) if "建模结束" in line.decode(): print('end')为什么会报这种错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbf in position 0: invalid start byte

2023-07-15 上传
在处理输出时，可能会遇到一些无法使用 `utf-8` 解码的特殊字符，因此触发了这个错误。 为了解决这个问题，你可以尝试使用其他的编码方式来解码字节字符串，或者忽略无法解码的字符。下面是一个示例代码： ```...

UPDATE a SET a.refund_status = b.dealstat , a.refund_time = b.dealtime FROM dwi_store_setmt_ord_dtl_p a INNER JOIN sdi_dgmps_dgmpsdb_mstore.chainstorefeemangdtl_p b ON a.comp_code = trim(upper(b.companycode)) AND a.src_pid = trim(b.pid) WHERE a.refund_status = 0 AND ISNULL(a.refund_time,'') = '' AND b.dealstat = 1 AND ISNULL(a.dealtime,'') <> '' ;改为用merge into 更新

2023-06-10 上传
This MERGE statement combines the source table `sdi_dgmps_dgmpsdb_mstore.chainstorefeemangdtl_p` with the target table `dwi_store_setmt_ord_dtl_p` based on the matching conditions specified in the ON ...
朱moyimi
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