辨識車牌
辨識車牌的程式碼很簡單,只需要1行程式碼,如下圖所示。
# pip install poocr import poocr # 可以填写本地图片的地址:img_path,也可以填写在线图片的地址:img_url # 如果2个都填,则只用在线图片img_url # configPath是配置文件的信息,可以不填 Number = poocr.ocr.LicensePlateOCR( img_path=r'C:\Users\程序员晚枫\temp\math_img.jpg', img_url=r'https://cache.yisu.com/upload/information/20230317/112/9432.jpg', configPath=r'D:\workplace\code\github\poocr\tests\poocr-config.toml') print(Number)
本介面支援對中國大陸機動車車牌的自動定位和識別,返回地域編號和車牌號碼與車牌顏色資訊。
傳回資料如下。
{ ... "LicensePlateInfos": [ { "Number": "京Q58888", ... "Color": "蓝" } ], "RequestId": "2be9b49d-d1ce-4344-83e8-771ea929bb97" } ...
拓展功能
另外,車輛識別相關的介面還有6個,分別是:
# pip install poocr import poocr # 识别驾驶证 ressult = poocr.ocr.DriverLicenseOCR() # 识别行驶证 ressult = poocr.ocr.VehicleLicenseOCR() # 识别机动车登记证 ressult = poocr.ocr.VehicleRegCertOCR() # 识别网约车驾驶证 ressult = poocr.ocr.RideHailingDriverLicenseOCR() # 识别网约车运输证 ressult = poocr.ocr.RideHailingTransportLicenseOCR() # 识别车辆VIN码 ressult = poocr.ocr.VinOCR()
注意事項
該功能的實現,依託於騰訊雲的文字識別,所以如果是小白用戶,請在同級目錄下設定一個poocr-config.toml
檔。
文件內容如下所示。
[tencent-ai] TENCENTCLOUD_SECRET_ID = '你的 SecretId' # 建议使用子账号密钥,授权遵循最小权限指引,降低使用风险。子账号密钥获取可参考:https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=36394&cps_key=ca76be5a2293ba3906d6d5407aea15ee TENCENTCLOUD_SECRET_KEY = '你的 SecretKey' # 建议使用子账号密钥,授权遵循最小权限指引,降低使用风险。子账号密钥获取可参考:https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=36394&cps_key=ca76be5a2293ba3906d6d5407aea15ee
以上是怎麼用Python一行代碼辨識車牌號碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

使用NumPy創建多維數組可以通過以下步驟實現:1)使用numpy.array()函數創建數組,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建2D數組;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函數創建特定值填充的數組;3)理解數組的shape和size屬性,確保子數組長度一致,避免錯誤;4)使用np.reshape()函數改變數組形狀;5)注意內存使用,確保代碼清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增強可讀性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)較小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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