车牌定位

YOLOv8车牌关键点定位与矫正识别系统AI深度学习车牌识别系统深度学习YOLOv8关键点在车牌识别领域的研究背景源于计算机视觉和模式识别领域的发展。车牌识别是一种重要的图像处理任务，它在交通管理、安防监控、停车管理等领域具有广泛的应用价值。传统的车牌识别方法往往依赖于手工设计的特征和规则，但这些方法在复杂场景下容易受到光照、遮挡、角度变化等因素的影响，导致识别率下降。

树莓派卷积神经网络实战车牌检测与识别嵌入式树莓派车牌识别树莓派（Raspberry Pi）是一款由英国树莓派基金会（Raspberry Pi Foundation）开发的单板计算机，旨在促进计算机科学教育和实践，特别是面向学生、业余爱好者以及创客（Maker）社区。自2012年发布以来，树莓派迅速成为全球最受欢迎的开源硬件平台之一。

博士僧小星

人工智能|深度学习——基于数字图像处理和深度学习的车牌定位车牌识别Vehicle License Plate Recognition VLPR) 是从一张或一系列数字图片中自动定位车牌区域并提取车牌信息的图像识别技术。车牌识别以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，是现代智能交通系统的重要组成部分，广泛应用于日常生活中，如停车场收费管理，车辆出入管理，自动放行，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等。

Python Opencv实践 - 车牌定位（纯练手，存在失败场景，可以继续优化）使用传统的计算机视觉方法定位图像中的车牌，参考了部分网上的文章，实际定位效果对于我目前使用的网上的图片来说还可以。实测发现对于车身本身是蓝色、或是车牌本身上方有明显边缘的情况这类图片定位效果较差。纯练手项目，仅供参考。代码中imagePreProcess对某些图片定位率相比于imagePreProcess2做预处理的效果要好。后续可以尝试做一个如果imagePreProcess2识别无效后使用imagePreProcess再处理，或者加上阈值自适应打分的机制优化。目前对于我做的练手项目来说足够了。