用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件(包含训练数据)
这款基于Python、OpenCV、变换Yolov5、源码PyTorch和PyQt的透视车牌识别软件能实现实时和视频的车牌识别。下面是变换一个直观的演示过程:
要开始使用,首先下载源码并安装依赖。源码图书配套源码文件项目中的透视requirements.txt文件列出了所需的库版本,建议按照该版本安装,变换以确保所有功能正常运行。源码安装完成后,透视运行main.py即可启动软件。变换
软件启动后,源码模型会自动加载,透视之后你可以从test-pic和test-video文件夹中选择待识别的变换im源码 三端或视频进行操作。点击“开始识别”按钮,源码软件将对所选文件进行处理。
软件的开发思路是这样的:收集包含车牌的,使用labelimg进行标注,然后利用yolov5进行车牌定位模型的训练。接着,仅针对车牌的使用PyTorch训练内容识别模型。车牌颜色则通过OpenCV的HSV色域分析。为了提高识别准确度,识别前会对定位后的车牌进行透视变换处理,但这一步可以视训练数据的质量和多样性进行调整。
界面设计方面,PyQt5库被用于实现,购物app接口 源码主要挑战是将numpy数据转换为QPixmap以便在界面上显示。为了实现实时识别,需要预先加载定位和车牌识别模型,并对yolov5的detect.py文件进行一些定制。
这个模型在测试时主要针对蓝色车牌,对质量较高的有较高的识别率。然而,如果读者有更优秀的模型,可以直接替换res文件夹中的content_recognition.pth模型文件,以适应更多场景。
OpenGL学习之旅(6)---imgui库使用
在OpenGL学习之旅的第六部分,我们将探索如何将imgui库集成到我们的项目中,为OpenGL程序增添交互性。兼职试玩网源码首先,我们从GitHub上克隆imgui库的源码,并确保将其编译成动态库以便于链接至可执行程序。在CMakeLists.txt文件中,我们需添加编译imgui库中源文件的路径,同时确保链接到glfw库和opengl库。
在我们的main函数中,包含imgui头文件后,我们进行初始化。随后,在渲染循环中创建imgui窗口帧,并显示默认窗口。在渲染部分,白娘子源码 修改我们需要更新imgui窗口,以实现动态交互。最后,在程序结束时释放imgui资源。
通过imgui窗口,我们可以动态调试3D空间变换。首先定义用于动态调试的变量,如旋转轴和旋转角度,以及平移向量,用于调整透视投影变换中的视场角。在渲染循环中,将这些变量添加至imgui窗口中,以便用户能够实时观察3D变换效果。运行程序后,用户能够通过调节参数,如帧率,动态观察3D空间变换。
本文总结了使用imgui进行动态调试参数的流程,并提供了main.cpp与CMakeLists.txt的完整源码。
什么是图像渲染?
图像渲染是将三维的光能传递处理转换为一个二维图像的过程。渲染是三维计算机图形学中的最重要的研究课题之一,并且在实践领域它与其它技术密切相关。在图形流水线中,渲染是最后一项重要步骤,通过它得到模型与动画最终显示效果。自从二十世纪七十年代以来,随着计算机图形的不断复杂化,渲染也越来越成为一项重要的技术。
渲染的应用领域有:计算机与视频游戏、模拟、**或者电视特效以及可视化设计。
作为产品来看,现在已经有各种不同的渲染工具产品,有些集成到更大的建模或者动画包中,有些是独立产品,有些是开放源代码的产品。从内部来看,渲染工具都是根据各种学科理论,经过仔细设计的程序,其中有:光学、视觉感知、数学以及软件开发。
扩展资料
图像渲染流程
在图像渲染前,需要准备好三维几何模型信息,三维动画定义信息和材质信息。
其中三维几何模型通过三维扫描,三维交互几何建模和三维模型库中获取;三维动画定义通过运动设计,运动捕捉,运动计算和动态变形中获取,材质从扫描的照片,计算机计算出的图像和人画出的图画中获取。
图像渲染中要完成的工作是:通过几何变换,投影变换,透视变换和窗口剪裁,再通过获取的材质与光影信息,生成图像。图像渲染结束后,会把图像信息输出到图像文件或视频文件,或者是显示设备的帧缓存器中完成图形生成。
correction是什么意思
correction: 英 [k?rek?n] ; 美 [k?rek?n] n:改正;纠正;修正;改正的行动(或过程);惩罚;处罚;惩治 int:(想纠正刚说过的话时用)改正,更正 复数:corrections 词组短语:
1、correction tap:修改胶带
2、perspective correction:透视纠正;透视点的校正
3、correction time:校正时间;恢复时间 例句:
1、An error detection and correction method in computing. 在计算技术中的一种错误检测和校正的方法。
2、I have written, histogram correction and color transform the source code. 我自己编写,直方图修正和彩色变换源代码。
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