OCR字符识别需要用到OCR库，我首先尝试过使用Tesseract来进行OCR识别，但是效果不尽人意，之后尝试使用百度飞桨的OCR库paddleocr进行识别，效果符合预期。由于车牌颜色多种多样，无法使用颜色阈值的方法来提取车牌，因此考虑使用形态学操作的方法来提取车牌。预处理的工作，就是使用传统图像处理技术，从图像中找到车牌的位置并截取出来以供OCR使用。图像顶帽（或图像礼帽）运算是原始图像减去图

安装dlib-19.24时出现报错subprocess.CalledProcessError: Command '['cmake', '--build', '.', '--config', 'Release', '--', '/m']' returned non-zero exit status 1

使用YOLOv5训练口罩识别模型，共分为三类：未佩戴口罩、正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩。并将pt模型部署于Jetson Nano边缘计算平台上，实现口罩识别、点亮LED和语音播报功能，识别速度为8-13帧/秒。

运行打包的exe时出现闪退，查看报错信息：No module named 'openpyxl.cell._writer'，使用PyInstaller的"hooks"机制解决

OCR字符识别需要用到OCR库，我首先尝试过使用Tesseract来进行OCR识别，但是效果不尽人意，之后尝试使用百度飞桨的OCR库paddleocr进行识别，效果符合预期。由于车牌颜色多种多样，无法使用颜色阈值的方法来提取车牌，因此考虑使用形态学操作的方法来提取车牌。预处理的工作，就是使用传统图像处理技术，从图像中找到车牌的位置并截取出来以供OCR使用。图像顶帽（或图像礼帽）运算是原始图像减去图

本文简要介绍了如何使用Python+OpenCV+Tesseract实现OCR字符识别