基于Python实现智能停车场车牌识别计费系统

目录
  • 项目结构
  • 主要代码
  • 实现效果

前段时间练习过的一个小项目,今天再看看,记录一下~

项目结构

说明:

  • datefile文件夹:保存车辆信息表的xlsx文件
  • file文件夹:保存图片文件夹。ic_launcher.jpg是窗体的右上角图标文件;income.png是实现收入统计的柱状图(下一篇文章实现);key.txt是使用百度的图片识别AI接口申请的key;test.jpg保存的是摄像头抓取的图片
  • venv文件夹:项目所需要的各种模块,即项目运行环境
  • btn.py文件:按钮模块
  • main.py文件:程序主文件
  • ocrutil.py文件:车牌识别模块
  • timeutil.py文件:时间处理模块

主要代码

# 车位文字
def text1(screen):
    # 剩余车位
    k = Total - carn
    if k < 10:
        # 剩余车位
        sk = '0' + str(k)
    else:
        sk = str(k)
    # 使用系统字体
    xtfont = pygame.font.SysFont('SimHei', 20)
    # 重新开始按钮
    textstart = xtfont.render('共有车位:' + str(Total) + '  剩余车位:' + sk, True, WHITE)
    # 获取文字图像位置
    text_rect = textstart.get_rect()
    # 设置文字图像中心点
    text_rect.centerx = 820
    text_rect.centery = 30
    # 绘制内容
    screen.blit(textstart, text_rect)

# 停车场信息表头
def text2(screen):
    # 使用系统字体
    xtfont = pygame.font.SysFont('SimHei', 15)
    # 重新开始按钮
    textstart = xtfont.render('  车号       时间    ', True, WHITE)
    # 获取文字图像位置
    text_rect = textstart.get_rect()
    # 设置文字图像中心点
    text_rect.centerx = 820
    text_rect.centery = 70
    # 绘制内容
    screen.blit(textstart, text_rect)
    pass

# 停车场车辆信息
def text3(screen):
    # 使用系统字体
    xtfont = pygame.font.SysFont('SimHei', 12)
    # 获取文档表信息
    cars = pi_table[['carnumber', 'date', 'state']].values
    # 页面就绘制10辆车信息
    if len(cars) > 10:
        cars = pd.read_excel(path + '停车场车辆表.xlsx', skiprows=len(cars) - 10, sheet_name='data').values
    # 动态绘制y点变量
    n = 0
    # 循环文档信息
    for car in cars:
        n += 1
        # 车辆车号 车辆进入时间
        textstart = xtfont.render(str(car[0]) + '   ' + str(car[1]), True, WHITE)
        # 获取文字图像位置
        text_rect = textstart.get_rect()
        # 设置文字图像中心点
        text_rect.centerx = 820
        text_rect.centery = 70 + 20 * n
        # 绘制内容
        screen.blit(textstart, text_rect)
    pass

实现效果

到此这篇关于基于Python实现智能停车场车牌识别计费系统的文章就介绍到这了,更多相关Python车牌识别计费系统内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 使用Python实现租车计费系统的两种方法

    要求: #出租车计费************************************************************************************** # 要求:循环输入公里数,自动计算所需费用,费用计算公式如下 # 0.公里数小于等于0时输出: #   请输入正确的公里数进行计算,程序结束 # 1.出租车起步价8元,包含2公里 # 2.超过两公里的部分,每公里收取1.2元 # 3.超过12公里的部分,每公里收取1.5元 方法一: while True:

  • python实现超市扫码仪计费

    python实现超市扫码仪计费的程序主要是使用超市扫码仪扫商品的条形码,读取商品信息,实现计费功能.主要用到的技术是串口通信,数据库的操作,需要的环境包括:python环境,mysql,python库(serial,MySQLdb)等等. 这个程序的主要过程是:使用扫码仪扫描商品条形码,通过串口通信获取商品条形码,通过该条形码获取商品信息,显示该商品信息并统计总费用.其中商品信息保存在数据库中,可事先导入或者手动导入商品信息,而我的在这里是事先导入的(也可以边扫边倒入信息),导入到数据库中的信息

  • 如何用Python识别车牌的示例代码

    目录 简介 实现方式 自己实现 第三方接口 具体实现 SDK 安装 创建应用 具体实现 最后 车牌识别在高速公路中有着广泛的应用,比如我们常见的电子收费(ETC)系统和交通违章车辆的检测,除此之外像小区或地下 车库门禁也会用到,基本上凡是需要对车辆进行身份检测的地方都会用到. 简介 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常一个车牌识 别系统主要包括以下这四个部分: 车辆图像获取 车牌定位 车牌字符分

  • python实现车牌识别的示例代码

    某天回家之时,听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目 于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣,今日有空得以研究,事实上车牌识别算是比较成熟的技术了, 这里我只是简单实现. 我的思路为: 对图片进行一些预处理,包括灰度化.高斯平滑.中值滤波.Sobel算子边缘检测等等. 利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找,然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓. 效果如下: test1: test2 实现代码如下(对图像预处理(滤波器等)的原理比较简单,这里只是对一些函数进行调包): import c

  • 详细过程带你用Python做车牌自动识别系统

    目录 前言 一.核心功能设计 UI设计排版布局 车牌识别 车牌信息显示存储 二.实现步骤 1. UI设计排版布局 2. 车牌识别 3. 车牌信息显示存储 3.1 车牌信息显示: 3.2 信息导出存储: 前言 前段时间,用PyQt5写了两篇文章,自己用python做的一款超炫酷音乐播放器.用Python做个个性的动画挂件让桌面不单调.有粉丝问我,为什么要用PyQt5?之前没接触过PyQt5,能不能多分享一些这方面的开发案例? 今天就继续给大家分享一个实战案例,带大家一起用Python的PyQt5开

  • 基于Python实现智能停车场车牌识别计费系统

    目录 项目结构 主要代码 实现效果 前段时间练习过的一个小项目,今天再看看,记录一下~ 项目结构 说明: datefile文件夹:保存车辆信息表的xlsx文件 file文件夹:保存图片文件夹.ic_launcher.jpg是窗体的右上角图标文件:income.png是实现收入统计的柱状图(下一篇文章实现):key.txt是使用百度的图片识别AI接口申请的key:test.jpg保存的是摄像头抓取的图片 venv文件夹:项目所需要的各种模块,即项目运行环境 btn.py文件:按钮模块 main.p

  • 基于Python实现简易的植物识别小系统

    导语 "  花草树木 皆有呈名 热爱自然,从认识自然开始 " 现在的植物爱好者,遇到不认得的植物.怎么办呢? 前几天去逛商场,一进商城一一一一门口的花店吸引了我的注意:摆放在店门口的各色鲜花植物花卉真的特别好看! 忍不住进门逛了一圈,发现我真的不认识,种类太多,对花卉的品种了解颇少. 回来之后找到了2款简单好用的植物识别APP一一一伴侣跟形色蛮好用的! 闲着也是闲着:默默用Python编写了一款简单的植物识别系统给大家正好la~ 正文 1)环境安装 本文用到的环境:Python3.7 

  • 基于python定位棋子位置及识别棋子颜色

    目录 1.将棋盘分割成19x19的小方格 2.根据像素占比识别是否是黑色棋子 3.根据像素占比识别是否是白色棋子 4.将棋盘棋子位置通过列表表示 完整代码如下: 这一篇主要实现定位棋子位置及识别棋子颜色. 围棋棋盘原图如下: 经过上一章节处理,已经将棋盘位置找到,如下图: 现在根据新图,进行棋子位置的定位 1.将棋盘分割成19x19的小方格 为了定位出棋盘每个交叉点上,是否有棋子,需要将棋盘分割成19X19的小方格,由于围棋棋盘每个交叉线直接距离相同,是矩形,因此分割成小方格十分容易,如下图:

  • 基于Python实现简单的人脸识别系统

    目录 前言 基本原理 代码实现 创建虚拟环境 安装必要的库 前言 最近又多了不少朋友关注,先在这里谢谢大家.关注我的朋友大多数都是大学生,而且我简单看了一下,低年级的大学生居多,大多数都是为了完成课程设计,作为一个过来人,还是希望大家平时能多抽出点时间学习一下,这种临时抱佛脚的策略要少用嗷.今天我们来python实现一个人脸识别系统,主要是借助了dlib这个库,相当于我们直接调用现成的库来进行人脸识别,就省去了之前教程中的数据收集和模型训练的步骤了. B站视频:用300行代码实现人脸识别系统_哔

  • Python+Tensorflow+CNN实现车牌识别的示例代码

    一.项目概述 本次项目目标是实现对自动生成的带有各种噪声的车牌识别.在噪声干扰情况下,车牌字符分割较困难,此次车牌识别是将车牌7个字符同时训练,字符包括31个省份简称.10个阿拉伯数字.24个英文字母('O'和'I'除外),共有65个类别,7个字符使用单独的loss函数进行训练. (运行环境:tensorflow1.14.0-GPU版) 二.生成车牌数据集 import os import cv2 as cv import numpy as np from math import * from

  • 基于Python编写一个监控CPU的应用系统

    目录 导语 一.简介 1.1 软件介绍 二.准备中 2.0 原理简介 2.1 环境安装 2.2 素材准备(可修改) 三.开始敲代码 3.1 导入模块 3.2 奔跑的猫-CPU 3.3 奔跑的猫-内存 四.效果展示 导语 哈喽!我是木木子,最近好懒了哈天气太热了.jpg 有时间给大家更新一下下啦!今日上线——跟这这篇文章写姐妹篇哈~ 基于Python实现实时监控CPU使用率 在使用 Mac 电脑办公时,有时候不知道哪些软件或进程会占用大量的资源,导致进行其他任务时出现变慢.卡顿等现象.因此,实时监

  • 基于Python搭建人脸识别考勤系统

    目录 介绍 人脸识别的实际应用 构建人脸识别系统的步骤 安装库 导入库 加载图像 查找人脸位置并绘制边界框 为人脸识别训练图像 构建人脸识别系统 人脸识别系统面临的挑战 结论 介绍 在本文中,你将学习如何使用 Python 构建人脸识别系统.人脸识别比人脸检测更进一步.在人脸检测中,我们只检测人脸在图像中的位置,但在人脸识别中,我们制作了一个可以识别人的系统. "人脸识别是验证或识别图片或视频中的人的挑战.大型科技巨头仍在努力打造更快.更准确的人脸识别模型." 人脸识别的实际应用 人脸

  • TensorFlow基于MNIST数据集实现车牌识别(初步演示版)

    在前几天写的一篇博文<如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片>中,我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件. 车牌识别在当今社会中广泛存在,其应用场景包括各类交通监控和停车场出入口收费系统,在自动驾驶中也得到一定应用,其原理也不难理解,故很适合作为图像处理+机器学习的入门案例. 现在我们不妨酝酿一个大胆的想法:在TensorFlow中通过卷积神经网络+mnist数字集实现车牌识别. 实际上车牌字符除了数字0-9,还有字母A

  • Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

    本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数...相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了. 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install num

  • Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能示例

    本文实例讲述了Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 之前搞这个搞了一段时间,后面遇到了点小麻烦,导致识别率太低了,最多也就百分之20的样子.心灰意冷,弃了一段时间.上次在论坛看到一篇大牛的关于PIL对图片各种处理各种算法的博突然又想起了这个,又随便搞了下,大大提高了识别率啊.先给代码: 原图: im = Image.open("C:\Users\Administrator\Desktop\python\\3.png") #调色

随机推荐