Меню

Php генератор автомобильных номеров

PHP скрипт Генератор автомобильных номеров

Одним из удобных способов для пользователя подчеркнуть свою уникальность при общении на форуме, является подпись к сообщению. Таковой может быть цитата любимого писателя или фотография, картинка, пиктограммка любимого животного. Для сайтов, форумов и блогов автомобильной тематики актуальным будет размещение в подписи, новости, статье и т.д. картинки с изображением государственного регистрационного номерного знака автомобиля, с отображением номера авто. пользователя.

PHP скрипт Генератор автомобильных номеров создан специально для порталов, форумов и блогов автомобильной тематики для того, что дать пользователям возможность генерировать изображение с личным номерным знаком. Далее я расскажу о принципе работы скрипта и его возможностях.

Принцип работы:
Пользователь выбирает из перечня образцов, тип гос. номера, затем выбирает требуемый регион и указывает цифры и буквы отображаемые на номере. После у пользователя есть возможность скопировать уникальный HTML, BB код или URL и вставить его в подпись сообщения на авто форуме (как вариант), или еще где либо. При этом вставленная картинка будет иметь ссылку на сайт владельца генератора, это положительно сказывается на СЕО вашего сайта. Польза всем — качественный, удобный и полезный сервис для пользователей; Повышение ТИц и PR и лояльность пользователей для WEB мастеров и владельцев сайтов автомобильной тематики.

Технические моменты:
Скрипт работает с использованием AJAX, все действия пользователя и генерация номера происходит без перезагрузки страницы, скрипт имеет несколько типов номеров (гражданские, гаи, военные, транзиты и т.д.). Для работы скрипта используется база данных, содержащая в себе список всех регионов России включая Крым и Севастополь. Учтены все обозначения для каждого региона, например для Москвы 77, 177, 777 и прочие.
Простая установка в несколько шагов, встраивание в любую страницу любой CMS по средствам iframe. Пример: Генератор автомобильных номеров
Встроенное кеширование сгенерированных номеров для снижения нагрузки на хостинг. Возможность масштабирования, добавления новых типов номерных знаков(шаблонов), регионов и их цифровых обозначений.

— Скрипт распространяется за умеренную плату
— Помощь в установке и настройке + инструкция

Источник

Php генератор автомобильных номеров

Скрипт генерирует по запросу пользователя государственный номер РФ. Есть 7 видов номеров:
— Регистрационные знаки транспортных средств
— Регистрационные знаки транспортных средств МВД РФ
— Регистрационные знаки транспортных средств, числящихся за воинскими формированиями федеральных органов
— Регистрационные знаки транспортных средств, используемых для коммерческой перевозки пассажиров
— CD — автомобиль с данным регистрационным знаком зарегистрирован на посла или иное лицо в ранге главы дип представительства
— Номерной знак транспортного средства, вывозимого из Российской Федерации
— Транзитные номерные знаки
Скрипт для меньшей нагрузки на сервер создает картинки с номерами в определенной папке и в последующих вызовах выдает уже сохраненную картинку (картинки весят меньше 5 кб. так что мало место занимать будут). Также скрипт имеет понятные ссылки на картинки вида:

Можно будет добавить дополнительные номера по запросу и за отдельную плату.
Пример можно посмотреть тут: http://ucob.ru/gosnomer/
Продается пока только версия номеров для РФ.

50 т.р. в месяц на киносайте РЕГИСТРАЦИЯ — обучаю рефералов, в ЛС

Лучшая партнерка — 25 т.р. в месяц РЕГИСТРАЦИЯ

Источник

Генератор крутых номеров

Написать программу котора ягенерирует крутые номера типа:
XYZ — буквы
NNN — номер
R -регион (01-199)
Буквы учавствующие в генерации «С», «М», «Т», «В», «А», «Р», «О», «Н», «Е», «У», «Х», «К»

Например : A342AA197, A777HC95, A001MP177. T333TT134
Всего их 2млн+ комбинаций

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Ищу друзей по переписки крутых IT специалистов
мой емейл del увлекаюсь ассемблером системным администрированием и компьютерной безопасностью del

Ищем крутых Java Team Lid!
Ищем двух крутых Java team lead! Одна ставка в российской команде (Нижний Новгород), вторая в.

Задачка для крутых ребят по TreeView. Срочно.
Задачка! Заполнить компонент tv: TTreeView строками текстового файла. Содержимое файла выглядит.

Посоветуйте крутых книг по DIY, _не_ электронике
Я тут понял, что мне нужно как-то делать корпуса для DYY электроники. В будущем, возможно, колеса.

Решение

3vik, Для одного региона у меня получается 15.780 (прога просит в начале ввести регион). То есть для 199 регионов получится 3.140.200

Ну, на счёт существенной я бы поспорил, т.к. из результата 15780 дублированы 108, т.е. 0,68%

А то, что лучше совсем без дублированных — тут я полностью согласен.

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Собираю материал для статьи о привычках крутых разработчиков
Поделитесь плиз опытом с начинающим IT-редактором. В инетовских статьях пишут в целом об одном и.

Есть ли толк в размещении статей на дорогих, крутых площадках?
У меня узкоспециализированная тематика сайта. и найти достаточное количество площадок, как во там.

Определите, сколько номеров можно составить из попарных сумм номеров имеющихся билетов
У Николая есть три трамвайных билета (вводятся с клавиатуры или генерируются как случайные числа в.

Массивы, удаление четных номеров, обнаружение максимальных номеров.
Прошу помочь написать текст программы под дельфи. Задание 1: Заполнить массив случайными целыми.

Источник

Распознавание номеров. Практическое пособие. Часть 1

Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

Кто еще распознает

Год назад я изучил этот рынок и оказалось, что работать с номерами стран exUSSR умеет не так уж много сервисов и ПО. Ниже представлен список компаний с которыми мы работали:

Automatic License Plate Recognition

Recognitor

Этим сервисом мы пользовались около года. Качество хорошее. Зону с номером находит очень хорошо. Сервис не умеет работать с украинскими и европейскими номерами. Стоит отметить хорошую работу с некачественными снимками (в снегу, фото небольшого разрешения, . ). Цена на сервис тоже приемлемая, но за малые объемы берутся неохотно.

Есть множество коммерческих систем с закрытым ПО, но хорошей opensource реализации мы не нашли. На самом деле это очень странно, так как инструменты с открытым кодом, которые лежат в основе решения этой задачи давно уже существуют.

Какие инструменты нужны для распознавания номеров

Нахождение объектов на изображении или в видео-потоке это задача из области компьютерного зрения, которая решается разными подходами, но чаще всего с помощью, так-называемых, сверточных нейронных сетей. Нам нужно найти не просто область на фото в которой встречается искомый объект, но и отделить все его точки от других объектов или фона. Эта разновидность задач называется «Instance Segmentation». На иллюстрации ниже визуализированы разные типы задач компьютерного зрения.

Я не буду сейчас писать много теории о том как работает сверточная сеть, этой информации достаточно в сети и докладов на youtube.

Из современных архитектур сверточных серей для задач сегментации часто используют: U-Net или Mask R-CNN. Мы выбрали Mask R-CNN.
Второй инструмент, который нам понадобится — это библиотека по распознаванию текстов, которая бы могла работать с разными языками и которую можно легко настраивать под специфику текстов, которые мы будем распознавать. Тут выбор не так уж велик, самой продвинутой является tesseract от Google.

Так же есть ряд менее «глобальных» инструментов, с помощью которых нам нужно будет нормализовать область с номерным знаком (привести его в такой вид, при котором распознавание текста будет возможным). Обычно для таких преобразований используют opencv.

Так же, можно будет попробовать определить страну и тип, к которой относится найденный номерной знак, чтоб в постобработке применить уточняющий шаблон, характерный для этой страны и этого типа номера. Например, украинский номерной знак, начиная с 2015 года оформлен в сине-желтом оформлении состоит из шаблона «две буквы черыре цифры две буквы».

Кроме того, имея статистику частоты «встречания» в номерных знаках того или иного сочетания букв или цифр можно улучшить качество постобработки в «спорных» ситуациях. «

Nomeroff Net

Все материалы для нашего проекта: размеченные датасеты и натренированные модели, мы выложили в открытый доступ с разрешения RIA.com под лицензией Creative Commons CC BY 4.0

Что нам понадобится

  • Python3
  • opencv-python не ниже версии 3.4
  • свежие Mask RCNN, tesseract
  • через менеджер пакетов pip3 нужно будет установить несколько модулей на python3, они будут перечислены в отдельном файле requirements.txt

У нас с Дмитрием все запущено на Fedora 28, уверен это все можно установить на любой другой дистрибутив Linux. Не хотелось бы этот пост превращать в инструкцию по установке и настройке tensorflow, если захотите попробовать и что-то не получается — спрашивайте в комментах, я обязательно отвечу и подскажу.

Для того, чтобы ускорить установку планируем создать dockerfile — ожидайте в ближайших апдейтах проекта.

Nomeroff Net «Hello world»

Давайте уже что-то попробуем распознать. Клонируем с github-а репозиторий с кодом. Качаем в папку models, натренированные модели для поиска и классификации номеров, немного подправим под себя переменные с расположением папок.

UPD: Этот код является устаревшим, он будет работать только в ветке 0.1.0, свежие примеры смотрите здесь:
Все, можно распознавать:

Онлайн демка

Набросали простенькую демку для тех кому не хочется все это ставить и запускать у себя :). Будьте снисходительны и терпеливы к скорости работы скрипта.

Если нужны примеры украинских номеров (для проверки работы алгоритмов коррекции), возьмите пример из этой папки.

Что дальше

Я понимаю, что тема очень нишевая и вряд ли вызовет большой интерес у широкого круга программистов, кроме того, код и модели еще достаточно «сыроваты» в плане качества распознавания, быстродействия, потребления памяти и пр. Но все же есть надежда, что найдутся энтузиасты, которым будет интересно натренировать модели под свои нужды, свою страну, которые помогут и подскажут, где есть проблемы и вместе с нами сделают проект не хуже, чем коммерческие аналоги.

Известные проблемы

Анонс

Если это будет кому-то интересно, во второй части собираемся рассказать о том как и чем размечать свой датасет и как тренировать свои модели, которые могут работать лучше для вашего контента (вашей страны, вашего размера фото). Также поговорим о том как создать свой классификатор, который, например, поможет определять не зарисован ли номер на фото.

Источник

Создать автомобильный номер СССР

Сервис по созданию автомобильных номерных знаков СССР периода 1959-80 гг. Генерируются передний и задний форматы номеров в четырёх типоразмерах для каждого. Используя тонкую настройку вида плашки, её рамки и символов, вы сможете создать номер, изображение которого будет наиболее точно соответствовать внешнему виду оригинального регистрационного знака.

После генерации есть возможность скачать, как весь пакет типоразмеров номера одним архивом, так и каждое изображение в отдельности. В качестве дополнительной опции, реализована возможность отправить полученный архив себе на почту (на всякий случай, чтоб не потерялся) или поделиться им со знакомым, введя его e-mail. Замечания, отзывы и предложения по улучшению работы сервиса приветствуются.

Номерные знаки CCCР согласно ГОСТ 3207-65 для автомобилей * (1959—1980).

1. «Обычный» или «Узкий» — оба типа номеров существовали. Ширина символов номера зависила от места изготовления штампов, степени их износа в процессе эксплуатации и аккуратности покраски. Узкий выглядит более деликатно.

2. Надпись «ПРОБА» вместо индекса региона — номера для автомобилей, осуществлявших пробную поездку в реальных условиях. Экспериментальные модели автобусов ЛАЗ снабжались ими, начиная с первого опытного ЛАЗ-695. При выборе этой опции блокируется возможность изменения индекса региона, для возврата — отключите опцию.

3. Выбирая опцию «С тиснением», — получаете имитацию выштамповки металла. Визуально такой номер смотрится более реалистично. Настоятельно рекомендован к применению на моделях ТС масштаба 1:24, 1:18 (и крупнее).

4. Опция «Без рамки», убирает имитацию выштамповки рамки. Возможно, это будет актуально для изготовления декалей масштаба 1:43, когда такие мелкие детали становятся неразличимыми.

5. «С отверстиями» и «С болтами» — опции для адептов учения о максимальной реалистичности и достоверной копийности, включающие отображение крепежных отверстий и имитацию головки болта М6 для крепления знаков, соответственно.

* Кроме номерных знаков для автомобильных и универсальных автотракторных прицепов, мотоциклов, мотороллеров и мотоколясок, мопедов и тракторов.

Результаты генерации номера 25-84 лвм

Из истории реформ регистрационных знаков СССР

Реформа по смене формата регистрационных знаков в СССР была проведена в 1959 году (ГОСТ 3207-58). Произошло кардинальное преображение, как вида самого номера, так и принципа индексации транспортных средств. При этом, формат номеров сохранился. Передние остались однорядными, задние — двухрядными.

Прежде всего, была вновь возвращена цветовая гамма «чёрный фон, белые символы», как более читабельная, выразительная и легкая для восприятия, получившая в обиходе простое название — «чёрные номера». К двум уже существовавшим буквам была добавлена третья. Такой ход позволил максимально приблизиться к идее реализации мнемонического принципа для индексации регионов. Фактически, теперь первые две литеры кодировали регион приписки (код региона) авто, третья — использовалась в качестве переменной, обеспечивая возможность создания в разы большего количества вариантов, по сравнению с образцами номеров предыдущих реформ. Для определения привязки транспортного средства к региону, вы можете воспользоваться таблицей расшифровки буквенных индексов номеров СССР.

Введение двух новых типов номерных знаков для тракторов и тракторных прицепов в 1965 году стало полным завершением реформы, которая и была закреплена в новом ГОСТ 3207-65.

Тогда же появилась и разновидность номеров, у которых полностью отсутствовала литерация индекса региона — чаще всего встречались номерные знаки «ПРОБА» (к слову, существовали и другие надписи — «полигон», «спорт» и «милиция»). Транспортные средства, у которых в номерном знаке присутствовала надпись «проба», осуществляли экспериментальные и тестовые поездки в условиях реального движения. Практически все опытные модели автобусов ЛАЗ снабжались такими номерами. Особенностью изготовления «пробных» номеров было формирование надписи только краской, а не выштамповкой (хотя были и редкие исключения).

Примеры номеров, сгенерированных нашими пользователями, можно посмотреть здесь.

Источник

Adblock
detector