这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。
经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别，识别速度快，精确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。
效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/
经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别，识别速度快，精确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。
效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/
2022/12/22 22:45:52
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上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。
2016/4/10 5:40:57
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上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。
2016/4/10 5:40:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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