python_PlateRecogntion
python_PlateRecogntion copied to clipboard
dreamhunter2333
python opencv 车牌识别 PlateRecogntion
Python opencv 车牌识别
简介 点击查看原理简介
毕业设计基于Opencv的车牌识别系统
- 车牌搜索识别找出某个车牌号
- 对比识别车牌系统
- 车牌数据库认证系统
- 车牌图文搜索系统
- 车牌数据库搜索系统
- 文件图片识别车牌
- 网络图片地址识别车牌
- 实时截图识别车牌
- 图片自适应窗口大小
- 摄像头拍照识别车牌
- 使用 hyperlpr 提高识别率
开发环境配置
你可以选择使用 docker 搭建，或者 本地搭建环境，Linux 搭建，我相信不用介绍配置环境
这里仅介绍 docker 开发环境搭建 和 windows 快速搭建环境， 你也可以自己手动安装依赖
docker 开发环境搭建
点此查看 docker 开发环境搭建
macos 开发环境搭建
brew install tcl-tk pyenv
# macos 12 最低只能安装此版本
pyenv install 3.7.13
brew install [email protected]
mysql.server start --skip-grant-tables
mysql -uroot
CREATE USER 'python'@'%' IDENTIFIED BY 'Python12345@';
CREATE database chepai;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'python'@'%';
windows 快速搭建环境
安装 python3.6
安装 python3.6 https://www.python.org/downloads/release/python-366/
下载 mysql 便携版
https://github.com/jinmu333/python_PlateRecogntion/releases/download/v0.0.1/mysql-server-winx64.zip
解压后，cmd 执行 start.bat
安装依赖
# 创建虚拟环境
python3 -m venv ./venv
# 安装依赖
./venv/bin/python3 -m pip install -r requirements.txt
运行演示
首次运行拷贝 .env.sample 到 .env
使用前面的 docker 开发可跳过此步骤，请看 docker 文件夹下的文档
修改 .env 文件中的配置信息为自己百度api信息
修改 .env 文件中数据库相关改为自己的(地址，用户名。密码，数据库名字)
# 运行登录界面
python3 login.py
# 运行主界面
python3 main.py
# 运行车牌对比识别主界面
python3 match.py
# 运行车牌搜索识别主界面
python3 search.py
# 运行车牌认证主界面
python3 identification.py
# 运行车牌数据库搜索主界面
python3 search_sql.py
# 运行 停车场系统
python3 park.py
图片展示
车牌搜索识别找出某个车牌号
车牌对比识别前后是否一致
主界面
网络图片识别
车牌认证
车牌数据库搜索
两种方法都无法识别时百度api(有手动按钮)
登录注册页面
运行数据写入数据库
本次运行数据写入excel (data.xls)
欢迎界面
dreamhunter2333