python ocr車牌辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

歪斜機車車牌定位與轉正之研究

為了解決python ocr車牌辨識的問題，作者范馨如 這樣論述：

汽車車牌辨識的應用已經非常廣泛，大部分的應用場域是在固定的停車場出入口，或是收費的柵口處，而這些應用的場域，大部分會設計充足的光源，以及固定的位置，對於車牌的取得比較容易且不會犯錯。但是對於機車車牌定位與辨識的研究，還是非常稀少，原因是機車的車牌吊掛方式不同以及機車停放時的姿態差異性很大。因此本研究將以多機車歪斜車牌進行嘗試性的研究，以期能夠提供更多的應用。 本研究採取特徵匹配法做為定位的基礎，分別以邊緣特徵以及色彩特徵發展定位的程序。而這兩個程序皆包含三個部分：(1)前處理、(2)車牌定位與(3)車牌轉正。在邊緣特徵定位方面，以垂直邊緣偵測與型態影像運算為主要的處理。而在色彩特徵定位

方面，則以色彩分割與物件輪廓線為主要的處理。本研究的車牌轉正的方式，從車牌輪廓線找車牌四個角點，改由數個字母的物件最小矩形框為基礎，準確地找到了車牌的四個角點，成為堅固的轉正方法。 本研究初步證實特徵匹配法在多個機車車牌物件的定位技術是可行的，然而還需要更多的測試，以及融合多個特徵做為更加強固的方法。而對於車牌色彩樣本的測試也得到色彩模式的印可，若要更精準地使用色彩特徵，則需要對色彩模式更加的了解。

人工智慧與邊緣運算技術應用於無人機之影像追蹤

為了解決python ocr車牌辨識的問題，作者徐光廷 這樣論述：

近年來，隨著無人機的廣泛應用，帶給現代社會更多的便利。儘管如此，不論是對於產業界或是學業界而言，無人機之應用仍然是一個熱門的議題。然而，雖說現代無人機技術進步，卻大多還是需要一位飛手，透過無線電遙控器於數公里的有限範圍操縱無人機。在如此情況背景下，由於人眼視力及反應速度之限制，人體操縱無人機並非最佳之方案。故賦予系統自主判斷之能力，進而拉長無人機之工作距離成為近年來熱門之話題。其中，賦予判斷能力之運算量對於飛行控制電腦往往遠超出其效能，故欲達成該目的必須再加上另一套系統進行判斷運算。本論文以邊緣運算方式，利用MAVLINK通訊協定及dronekit函式庫，採用NVidia Jetson™Xa

vier NX嵌入式系統與32位元Pixhawk 2.1開源飛控作結合，藉以使無人機獲得嵌入式系統之強大運算能力，並足以於機載嵌入式系統上判斷並立即下達決策指令。本研究於NVidia Jetson™Xavier NX嵌入式系統中導入ZED MINI 雙目相機，進而取得機器視覺影像與影像深度資訊。最終採用Darknet YOLO深度神經網路模型訓練得到物體辨識與影像追蹤能力。結合上述軟硬體整合開發，達成整合AI人工智慧影像辨識與感測器資訊後所得之飛行行為規劃與決策命令。本研究任務設計為AI搭載無人機追緝車輛之應用。其任務可分為三階段：第一階段為起飛盤旋階段，無人機起飛後將定點於空中盤旋，並尋找類

似特徵。當無人機辨識出相識特徵之車輛後將進入第二階段。無人機將降低至特定飛行高度，並藉由OPEN CV 函式庫進行車牌擷取與號碼比對，進而確認該車輛為目標車輛後進入第三階段。第三階段為追緝階段，即由NVidia Jetson™Xavier NX整合影像資訊並交付飛行指令給Pixhawk 2.1開源飛控作，再由Pixhawk 2.1開源飛控作系統進行承接飛行姿態與飛行路徑等追緝任務之控制。