这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理

这是一个车牌定位及字符识别的MATLAB程序，现成的例子，程序也能正常运行。愿意一起分享。一起学习。

车牌定位 对汽车牌照的定位，对二值图像进行区域提取。图像经过预处理之后，进行二值变换，突出车牌的具体位置，用Matlab函数计算经二值化处理后的车牌二值子图。 对提取的车牌图像再次预处理，例如二值化、反色、锐化、去除离散噪声、倾斜调整等。突出有用信息，以便于字符分割。

基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统（程序，设计说明文档，ppt，供参考学习，严禁无脑copy） 第一章 引言 1.1车牌识别的研究意义 1.2车牌识别系统现状 1.3 车牌识别系统研究内容 1. 4 章节安排 第二章 基于颜色和BP神经网络的车牌定位 2.1 彩色图像显示 2.2 色彩空间RGB到Cr Cb的转换 2.3 BP神经网络原理 2.4基于Cr Cb的神经网络车牌定位 第三章 车牌字符定位与字符分割 3.1 图像投影技术 3.2 基于图像投影技术的车牌字符定位与分割技术 第四章 基于颜色和BP神经网络的字符识别 4.1 车牌字符库的建立 4.2 基于BP神经网络的字符识别 第五章 结论 参考资料 致 谢

基于YOLOV5的车牌定位和识别源码，识别精度高达92%

基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：BP神经网络车牌识别_车牌定位后的倾斜矫正_车牌识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

电子警察系统分为前端系统、传输系统和中心（后端）系统三部分； 公司车辆号牌自动识别系统和违章抓拍系统的工作经验，我们得出在一个路口的前端系统结构设计

使用matlab完成车牌定位及识别

车牌定位与识别软件原代码