基于python的车牌识别系统 只是掌握一门Python语言，能做人工智能吗？

只是掌握一门Python语言，能做人工智能吗？

谢谢你邀请我

只要掌握python，就有很多方向可供选择。

除了熟练掌握Python，还需要掌握flash、Django、tornado等框架。你可以根据企业招聘所需要的知识来学习。

学习crawler，需要掌握scratch等crawler框架，还需要使用mysql、mongodb等相关数据库。

需要一些Linux知识。

掌握熊猫、sklearn等数据分析数据库，以及一些相关的机器学习算法。

用C#、C 、Java能编写出Adobe等级的行业软件吗？

Adobe软件工具的核心是算法，它可以在所有三种语言中很好地实现。

上世纪90年代初，我做了一个骨折图像处理的基金项目，它有很多类似adobe的功能。当时，还没有用C语言编写的CSharp、Java语言或Adobe软件，更不用说这些面向对象的语言了。

用C语言编写，相当于手工制作。擦除一行需要逐位对每个点进行异或处理。与C#不同，可以删除对象。对于图像去噪、去毛刺、二值化和特征提取，需要编写相应的算法。例如插值算法用于边缘增强和平滑，圆形邻域法用于模式匹配，现在很多算法都有函数库，可以通过接口调用函数库。它简单得多，使用C#、C和Java就足够了。

现在车牌识别普遍用什么技术？

车牌自动识别技术是一种利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号和颜色的模式识别技术。通过图像采集和处理，可以完成车牌自动识别功能。从图像中自动提取车牌图像，对字符进行自动分割，实现对字符的识别。其硬件基础一般包括触发设备（监控车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌识别处理器（如计算机）等，核心部分包括车牌定位算法，车牌字符分割算法和光学字符识别算法。

车牌识别作为交通监控的核心技术，应用于多个子系统，如闯红灯监控系统、超速监控系统、逆行监控系统、禁行监控系统、公交专用道监控系统、非机动车道监控系统等，双黄线监控系统、紧急停车带监控系统、移动车辆检测系统等。

实现车牌识别：外围触发模式是指利用线圈、红外线或其他探测器来检测车辆通过信号。车牌识别系统接收到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，并进行后续处理。

视频触发是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车辆在车道内的运动，捕捉车辆通过时的车辆图像，识别车牌，并进行后续处理。视频触发模式不需要线圈、红外等硬件车载探测器。

代码一定要人去写吗，能不能用Python弄个人工智能来写C ？

人：请为我写一个软件。

计算机：我能写一百万种软件。你想要哪一个？

人：我想写一个聊天工具。

电脑：我找回了现成的软件微信，可以吗？

大家：帮我建立一个全新的

电脑：好的，你想要什么样的启动界面？

人：我不知道，请自便

计算机：你想要什么样的程序图标？

人：我不知道，请随意

电脑：既然你有空，最好用微信

人：我要建一个新的

电脑：好的，图标先空了，让我们做第一页，你想用哪种布局？

计算机：这三部分的高度和比例是多少？你用什么颜色？

男人：我不知道

电脑：你必须知道，否则我不能继续

男人：如果我什么都知道，我就是个程序员

电脑：我怎么知道你在想什么？你最好用微信，我退出

人：你相信我砸了你吗？

计算机：你不是程序员。你和我在一起。通过粘贴一个单词来更改车牌太容易了。如果有人用etc擦车牌，车主可以当场找到。车主找不到换过的车牌，太难划了。

基于python的车牌识别系统 基于python的车牌识别代码 车牌识别算法

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。