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小程序验证车牌号(含新能源车牌

之前写的一个,小程序扫描二维码,正则校验:https://www.jianshu.com/p/61217e42a143,现在又遇到了一个小程序验证车牌号(含新能源车牌)的需求,其实思想是类似的,一并写了...需求:input框里面填写的车牌号必须是正确的,如果不是正确的,则会弹出提示框请输入正确车牌号。...在网上找了最新的验证,包括新能源车牌 let reg = /^(([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领][A-Z](([0-9]{5}[DF])|([DF]([A-HJ-NP-Z0...输入符合以上规则的车牌号可以通过验证,如果不是,则不可以通过验证 ,写在代码逻辑里面: let reg = /^(([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领][A-Z](...} 当输入车牌号写错了,没有通过验证的时候,会出现以下提示,知道正确为止: ?

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    小程序验证车牌号(含新能源车牌

    之前写的一个,小程序扫描二维码,正则校验:https://www.jianshu.com/p/61217e42a143,现在又遇到了一个小程序验证车牌号(含新能源车牌)的需求,其实思想是类似的,一并写了...需求:input框里面填写的车牌号必须是正确的,如果不是正确的,则会弹出提示框请输入正确车牌号。...在网上找了最新的验证,包括新能源车牌 let reg = /^(([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领][A-Z](([0-9]{5}[DF])|([DF]([A-HJ-NP-Z0...: 输入符合以上规则的车牌号可以通过验证,如果不是,则不可以通过验证 ,写在代码逻辑里面: let reg = /^(([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领][A-Z...} 当输入车牌号写错了,没有通过验证的时候,会出现以下提示,知道正确为止: ----

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    正则验证车牌号码规则

    车牌正则验证 // 正则验证车牌,验证通过返回true,不通过返回false function isLicensePlate(str) { return /^(([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领...))|([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领][A-Z][A-HJ-NP-Z0-9]{4}[A-HJ-NP-Z0-9挂学警港澳使领]))$/.test(str); } 车牌验证规则...1、传统车牌 第1位为省份简称(汉字),第二位为发牌机关代号(A-Z的字母)第3到第7位为序号(由字母或数字组成,但不存在字母I和O,防止和数字1、0混淆,另外最后一位可能是“挂学警港澳使领”中的一个汉字...2、新能源车牌 第1位和第2位与传统车牌一致,第3到第8位为序号(比传统车牌多一位)。新能源车牌的序号规则如下: 小型车:第1位只能是字母D或F,第2为可以是数字或字母,第3到6位必须是数字。

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    如何利用python识别验证码和车牌号?

    想要自动爬取网页内容,但是有些网站需要输入验证码,而验证码总是随机的,为了解决这个问题,首先需要自动获取验证码,然后将其下载下来,最后识别其中文字内容。...第二种方案:利用opencv结合机器学习,先下载很多的验证码图片,然后将每个验证码中的字符切割出来,接着进行特征标注,训练数据等,效果看了一下,训练的好的准确率能到80左右,差的有些一半都不到,试了一下...第三种方案:直接使用大公司开发好的OCR接口,试了一下百度的,一般文字清晰,准确率还是很高的,古诗,车牌啥的都没问题,只需要将数据上传到接口,返回json结构数据,使用还是非常简单的。...首先需要自己有很多的验证码数据图片。 下载验证码: 这里我找的是中小学教师资格证的网站,有登录验证码。 ? 右键查看源代码,并没有找到图片链接。 ?...不能直接找到链接的,肯定就是js动态获取的,所以就查看网络里面,找到了url链接。 ? 下载一张验证码。

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    车牌识别(1)-车牌数据集生成

    上次提到最近做车牌识别,模型训练出来的正确率很高,但放到真实场景里面,识别率勉强及格,究其原因还是缺少真实环境数据集。...车牌涉及个人隐私,也无法大量采集到,国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集,但车牌基本都是皖A打头的,因为采集地点在合肥。...基于这个原因,训练的车牌数据集只好自己生成,和大家分享一下这个生成思路, 第一步是先要随机生成一些车牌号 "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑"...R", "S", "T", "U", "V", "W", "X","Y", "Z" 65个字符按照一定的规则随机组合,比如第一位为汉字,第二位为某个字母,剩下的汉字和字母随机组合, 第二步找一张完整的车牌背景图...,上面没文字,通过PIL库的draw函数把对应的文字按照车牌标准写到这张车牌背景图 第三步增加旋转、扭曲、高斯模糊等渲染车牌图像,最后把处理后的车牌融入到一张背景图上得到车牌数据集

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    车牌识别(2)-搭建车牌识别模型

    上一期分享了模拟生成车牌的方法,今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型,模拟生成车牌的方法参看:车牌识别(1)-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集,图片放在path下面,同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到.../plate2/' # 车牌号数据集路径(车牌图片宽240,高80) data = {} with open('plate2.txt', encoding='utf-8') as f:...img = line.split(',')[0].strip('\n') # 图片名 lp = line.split(',')[1].strip('\n') # 车牌号码...实际上可以用一个 一组卷积层+7个全链接层 的架构,来对应输入的车牌图片: # cnn模型 Input = layers.Input((80, 240, 3)) # 车牌图片shape(80,240,3...val_c4_acc: 0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后,即便是位置靠后的几位车牌

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    labview车牌识别教学视频(车牌识别)

    若有必要,也可以通过字符验证过程对OCR的识别质量进行验证。...下图对OCR应用及OCR的关键技术点进行汇总: 1、字符数据集训练 和目标分类过程类似,要能使OCR过程正确读取或验证文本,就需要先使用字符样本对分类器进行训练。...字符的属性参数决定了OCR训练和文本读取验证过程以何种方式分割字符。 常用的字符属性包括字符的边界长和宽,字符间距、字符占像素的多少(又称为字符大小)等。...在OCR应用中,文字识别或验证过程实际上就是基于训练得到的字符集信息对字符分类的过程。...常见的车牌定位方法有以下几种: 根据车牌与其周围图像的差异,由纵横方向上的车牌边缘来确定车牌区域; 通过匹配车牌的几何轮廓或预先保存的各种车牌模板确定其位置; 通过车牌字符的纹理确定车牌位置; 通过车牌的颜色确定车牌位置

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    中国车牌生成

    向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号:datayx 目前支持蓝色标准车牌,黄色标准车牌,小型新能源车牌车牌生成。...实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 实际的小型新能源车牌示例 生成的蓝色底牌车牌示例 生成的小型新能源车牌示例 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx  然后回复 车牌生成...generate_license_plate_number.py: 根据车牌类型,生成指定数量的车牌号 定义不同车牌类型中,对应车牌位的取值规则;(当前只定义了标准车牌和小型新能源车牌车牌号取值规则)...augment_image.py: 根据车牌类型,组合车牌底牌、车牌号图片,并进行数据增强 根据车牌类型,判断车牌号图片为白字黑底 或 黑字白底; 对车牌号图片、底牌,进行同样的透视视角变换,对底牌加背景...,根据图片名称中的车牌号、license_plate_elements.py中车牌号字符与标签的映射关系,生成标签txt文件(7和8位车牌的全量、训练、测试、验证集,7位车牌全量数据集,8位车牌全量数据集

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