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Vission Ocr - App Web com Python Flask e Mysql

Publicado em 23 de Junho de 2025 dias na TI e Programação

Sobre este projeto

Aberto

Objetivo: Criar uma plataforma web vission ocr centralizada para o registro e gerenciamento de veículos capturados por uma câmera lpr (license plate recognition), automatizando o processo de extração e armazenamento de dados.

Arquitetura e Tecnologias:
Linguagem: Python
Framework Web: Flask
Banco de Dados: MySQL
API: Tesseract OCR

Reconhecimento de Caracteres (ocr): api tesseract ocr
funcionalidades principais:
*recepção de imagens: o sistema receberá imagens de veículos diretamente da câmera lpr.
*Processamento OCR: Cada imagem será processada pela API do Tesseract para extrair e identificar o número da placa do veículo.
*Armazenamento de Dados: As informações extraídas serão salvas de forma estruturada no banco de dados MySQL, incluindo a imagem original, o número da placa, e o registro de data e hora da captura.
*Interface de Gerenciamento: A aplicação web permitirá que usuários autorizados acessem uma interface para visualizar, pesquisar, filtrar e gerenciar todos os registros de veículos de forma eficiente.

Contexto Geral do Projeto

DOCUMENTAÇÃO de projeto título do projeto: Sistema de Gerenciamento de Capturas Veiculares (Vission OCR) versão do documento: 1.0 Data: 23 de junho de 2025 1. Introdução e Objetivo 1.1. Contexto O controle e monitoramento de veículos em pátios, estacionamentos, condomínios e postos de fiscalização são frequentemente realizados de forma manual ou com sistemas que não centralizam as informações de maneira eficiente. Este processo manual é suscetível a erros, lento e dificulta a geração de relatórios e a busca por registros específicos. A ausência de um banco de dados unificado e de fácil acesso compromete a segurança e a gestão operacional. 1.2. Objetivo do Projeto O objetivo principal do sgcv é desenvolver e implantar uma plataforma web centralizada que automatiza todo o ciclo de vida do registro veicular, desde a captura da imagem por uma câmera lpr (license plate recognition) até sua consulta em uma interface amigável. O sistema visa eliminar a necessidade de intervenção manual na identificação de placas, aumentar a confiabilidade dos dados, otimizar o tempo de resposta a incidentes e fornecer uma base de dados robusta para análises e auditorias futuras. 2. Arquitetura da Solução O sistema será construído em uma arquitetura de três camadas (Frontend, Backend, Banco de Dados), garantindo modularidade e escalabilidade. 2.1. Tecnologias Adotadas Linguagem de Backend: Python 3.9+ Framework Web: Flask Servidor WSGI: Gunicorn (para ambiente de produção) Banco de Dados: MySQL 8.0 Mapeador Objeto-Relacional (ORM): SQLAlchemy (para facilitar a interação com o MySQL) Reconhecimento de Caracteres (ocr): api do tesseract ocr frontend: html5, css3, javascript (com o auxílio do template engine jinja2, integrado ao flask). Referencias para o projeto; _______________________ *https://github.com/flavioGonz/LPR?tab=readme-ov-file https://github.com/tesseract-ocr/tesseract https://github.com/JaidedAI/EasyOCR?tab=readme-ov-file https://www.jaided.ai/easyocr/ https://medium.com/@judeezeh2012/ocr-optical-character-recognition-flask-1fb24a7cb9a4 https://mariam123.medium.com/overview-of-ocr-c00699caa2f4

Categoria TI e Programação
Subcategoria Programação
Qual é o alcance do projeto? Bug ou alteração pequena
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Tenho, atualmente Eu tenho uma ideia geral
Disponibilidade requerida Conforme necessário
Integrações de API Outros (Outras APIs)
Funções necessárias Designer, Desenvolvedor, Analista de negócios, Gerente de projetos

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias

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