注意:我是Python新手。
我的任务是设计一个程序,在10个车牌(英国和外国车牌的混合体)中输出外国车牌,但前提是它们超速行驶。我在这过程中犯了一些错误,我不知道如何解决这些问题。#UK和#F只是我的笔记,让我能够快速地看看哪个是英国的车牌,哪个是外国的。
import re
distance=750 #variable for the distance between the Camera A and B (in m)
speedlimit=60 # (mps)
NumberPlates=["DV61 GGB",#UK
"D3S11 E
This is the image...license plate within cars 我使用yolo进行车辆检测,还训练了另一个yolo模型用于车牌检测,它可以检测所有车辆的车牌。我想加入这两个代码,它只检测汽车的车牌。上图也检测到了公共汽车、卡车的车牌。有没有办法只有在检测到的车辆是汽车的情况下才能检测到车牌?
我需要使用cvAdaptiveThreshold()从下面的车牌(单行车牌和双行车牌)中分割字符。这是对第一幅图像和第二幅图像进行自适应阈值处理的最佳window size。
How is window size for adaptive threshold is determined ??
因此,如果我有3个类:一个保存司机的数据(他的名字,车牌),第二个保存汽车数据(商标,车牌,制造年份,里程),第三个应该保存(Taksi)数据,比如司机姓名,车牌,汽车制造年份。 public class Car : Taksi
{
public string Trademark { get; set; }
public new int RegPlate { get; set; }
public int YearMade { get; set; }
public int Mileage { get; set; }
public Car (string
我们公司要求用户输入各种信息,包括地址和车牌,以便获得车险报价。我们将这些信息存储在BigQuery中。一些用户在不同的时间输入了多个车牌(他们可能拥有多个汽车)和多个地址。基本上,结构可以看起来像这样
row info_1 info_2
----- -------- --------
1 a y
2 a x
3 b y
4 b z
5 c z
6 a