怎么优化网站排名才能起来,电子商务专业就业方向及就业前景,卓朴战略营销咨询,沈阳营销型网站建设一、说明 这都是关于物体识别的。物体识别是指通过计算机视觉技术#xff0c;自动识别图像或视频中的物体及其属性和特征#xff0c;是人工智能领域的一个分支。物体识别可应用于多个领域#xff0c;包括工业自动化、智能家居、医疗、安防等。请随时阅读这篇文章#xff1a…
一、说明 这都是关于物体识别的。物体识别是指通过计算机视觉技术自动识别图像或视频中的物体及其属性和特征是人工智能领域的一个分支。物体识别可应用于多个领域包括工业自动化、智能家居、医疗、安防等。请随时阅读这篇文章类似哈尔的功能维基百科)
二、项目完成过程 我们在这里所做的只是检测俄罗斯车牌和图像然后使用haarcascade方法模糊它们。
2.1 步骤1 导入库
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
2.2 步骤导入要使用的图像
img cv2.imread(DATA/car_plate_0.jpg) 2.3 步骤3显示图像 接下来我们希望您创建一个函数以更大的比例显示图像并进行颜色校正。
def display(img):fig plt.figure(figsize(10,8))ax fig.add_subplot(111)new_img cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)ax.imshow(new_img) 测试一下
display(img)
2.4 步骤4 加载级联俄罗斯车牌号 XML 文件。 对于此步骤您必须下载并粘贴到/DATA文件夹中的目录haarcascades。地址如下opencv/data/haarcascades at master · opencv/opencv · GitHub
plate_cascade cv2.CascadeClassifier(DATA/haarcascades/haarcascade_russian_plate_number.xml)
2.5 步骤5 检测板的功能 接下来我们要创建一个函数来接收图像并围绕它所获取的内容绘制一个矩形。
def detect_plate(img):plate_img img.copy()plate_rects plate_cascade.detectMultiScale(plate_img, scaleFactor1.3, minNeighbors3)for(x,y,w,h) in plate_rects:cv2.rectangle(plate_img, (x,y), (xw, yh), (0,0,255),3)return plate_img 测试一下
result detect_plate(img) 显示它
display(result) 04步骤 # 检测板的功能 所以现在我知道车牌在哪里我可以把它模糊出来。 所以我要做的方法是我实际上要删除这个区域并将其设置为感兴趣的区域RoI。 然后我将模糊该区域然后将其粘贴回原始图像中。
def detect_n_blur_plate(img):plate_img img.copy()roi img.copy()plate_rects plate_cascade.detectMultiScale(plate_img, scaleFactor1.3, minNeighbors3)for(x,y,w,h) in plate_rects:roi roi[y:yh, x:xw]blured_roi cv2.medianBlur(roi, 7)plate_img[y:yh, x:xw] blured_roireturn plate_img 测试一下
result detect_n_blur_plate(img) 显示它
display(result) 这些是该项目的文件在每个图像上运行该方法请查看这篇有关如何操作文件的文章。 :)
from pathlib import Path
path Path(DATA/)
files path.iterdir()
for file in files:file_name file.nameif file_name[:9]car_plate and file_name[-3:] jpg:print(file_name)car_plate_0.jpgcar_plate_1.jpgcar_plate_2.jpgcar_plate_3.jpgcar_plate_4.jpgcar_plate_5.jpgcar_plate_6.jpg
这就是大家
print(Thats it! Thank you once again!\nI hope will be helpful.)
Thats it! Thank you once again!
I hope will be helpful.
以下是我们测试的图像
Note:
The last image the algorithm was not able to detect.
The reasons may be several: The image may be at an angle difficult to detect, the numbering may not be Russian, the taillights do not give adequate space, who knows...
Try it yourself by manipulating the function parameters.
That is all!
Goodbye 三、小结 以上识别办法是在Harr模式识别办法预先做好Harr模板然后调用至于Harr原理请看如下网页Haar-like feature - Wikipedia
