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使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
已发表版本 (APA) 的引用：Lei, I. I., Nia, G. J., White, E., Wenzek, H., Segui, S., Watson, A. J. M., Koulaouzidis, A., & Arasaradnam, R. P
1 英国考文垂和沃里克郡大学医院胃肠病学系，考文垂 CV2 2DX； brian.lei@uhcw.nhs.uk (I.I.L.)2 CorporateHealth International，因弗内斯 IV2 5NA，英国 3 巴塞罗那大学数学与计算机科学系，58508007 巴塞罗那，西班牙 4 阿伯丁大学应用健康科学研究所，阿伯丁 AB24 3FX，英国 5 奥登斯大学医院和 Svendborg Sygehus 胃肠病学系，5700 奥登斯，丹麦 6 南丹麦大学 (SDU) 临床研究系，5000 奥登斯，丹麦 7 波美拉尼亚医科大学社会医学与公共卫生系，70-204 什切青，波兰 8 华威大学华威医学院，考文垂 CV4 7AL，英国 9 莱斯特大学莱斯特癌症中心胃肠病学系，莱斯特 LE1 7RH，英国 * 通信地址：r.arasaradnam@warwick.ac.uk
在不同...
摘要该项目的主要目的是检测车辆的数字并显示相应的车辆号码。该项目的动机源于需要在现实世界中有效执行的可靠数字检测系统。现有技术经常难以应对不同的照明情况，例如昏暗的区域，这可能会导致错误或错过的检测。此外，数字板的不利角度可能会使检测问题更糟。该项目的问题陈述是开发一个数字板检测系统，该系统能够在车辆上准确定位数字板，而与盛行的环境条件无关。为了实现这一目标，我们采用了一种多阶段方法，将计算机视觉技术和图像处理方法结合在一起。我们提出的方法包括三个阶段，其中包括：预处理，特征提取和文本提取关键字：机器学习，计算机视觉，图像处理，特征提取。1。简介该项目旨在开发一个能够在不同环境条件下进行准确操作的强大车辆板检测系统。将采用高级图像处理技术来应对诸如不同照明，不同角度和车速的挑战。该系统的成功实施具有改善交通管理，执法和智能运输系统的潜力。2。通过增强数字检测功能，该项目旨在为更安全的道路和更有效的运输系统做出贡献，从而使其成为依靠准确可靠的车辆识别的各个领域的资产。该项目的任务区域侧重于在车辆上的检测和定位，涉及使用图像处理技术，并涉及处理具有挑战性的环境因素，包括不同的照明条件，不同的车辆速度和不同角度的数字板。采用高级图像处理方法，例如边缘检测，自适应阈值和轮廓分析，即使在不利条件下，该系统也能够准确提取数字板。为了评估上述任务，我们使用了包括CV2，Numpy，Py Tesseract和Matplotlib在内的不同模块，其中CV2提供了处理和操纵图像的功能，Numpy提供了对多维阵列和数学功能的支持，用于在阵列上使用阵列，Py Tesseract，Py Tesseract用于读取文本和Matplotlib的可视化度。问题陈述车辆数板检测系统的当前状态揭示了阻碍其