毕业设计：python车牌识别系统 CNN算法 卷积神经网络网络 深度学习 tensorflow（源码）✅

python车牌识别系统 CNN算法 卷积神经网络网络 深度学习 tensorflow（源码）

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、CNN算法、tensorflow 和 keras、深度学习、opencv、pyqt5图形界面

2、项目界面

（1）上传图像进行车牌识别1

（2）上传图像进行车牌识别2

（3）上传图像进行车牌识别3

（4）上传视频进行车牌识别

3、项目说明

车牌识别系统是一种利用计算机视觉和深度学习技术来自动识别和提取车辆上的车牌信息的系统。它通常由以下几个主要组成部分构成：

图像采集：系统需要获取车辆图像或视频流。这可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。

图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作，以便提高后续识别算法的效果。

车牌定位：使用基于图像处理和机器学习的方法，对图像中的车牌位置进行定位和标定。这可能涉及到边缘检测、颜色过滤、形状匹配等技术。

字符分割：将车牌图像中的字符分割成单个字符。这是一个关键的步骤，通常使用图像处理和机器学习的方法来确定字符的边界。

字符识别：使用深度学习算法（如CNN）对分割出的字符进行识别。通过训练模型并应用模型进行分类，将字符转化为对应的文字或数字。

结果输出：将识别出的车牌信息输出到用户界面、数据库或其他系统中，以便进一步处理和应用。

在实现车牌识别系统时，Python语言常被用于图像处理和深度学习任务。OpenCV库提供了一系列强大的图像处理函数，可以用于图像预处理、边缘检测等操作。TensorFlow和Keras是流行的深度学习库，它们提供了丰富的工具和函数来构建和训练CNN模型。PyQt5是一个基于Python的GUI开发框架，可以用于创建用户界面，以实现与用户的交互和结果展示。

总之，车牌识别系统利用Python编程语言、CNN算法、TensorFlow和Keras深度学习库、OpenCV图像处理库以及PyQt5图形界面开发框架等技术实现车牌图像的自动识别和字符提取功能。