基于阈值分割的车牌定位识别,通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌的预处理，并运用基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位。然后采用模板匹配的方法对输出的字符图像和模板库里的模板进行匹配得到对应的字符信息。本文基于MATLAB的GUI工具进行设计仿真实验，实验表明，整体方案有效可行，基于阈值分割的车牌识别技术在其识别正确率、速度方面具有独特的优势及广阔的应用前景。
2021-04-08 09:07:56
1.14MB
1
完整车牌识别系统，SVM分类器识别（含扩充后的车牌数据集、模型、详细代码注释关键部分逐行解析、代码解析及训练代码）。有界面，可以连接数据库实现数据存储。
2021-04-07 22:11:23
138.89MB
1
基于openCV的车牌识别（模板匹配），模板匹配方法采用cv2.matchTemplate以及其他两种基于二值化后的像素比较方法
2021-04-07 12:01:50
933KB
1
这个一个自己手动制作的一个车牌检测数据集，由88张图片组成，图像为街头车辆的照片，图片名称就是对应的车牌号，图片清晰，肉眼可识别，欢迎下载。
2021-04-06 00:33:59
8.98MB
1
解决了在曝光过程中，物体和相机之间的相对运动产生模糊的脉冲响应，十分适合学习图像处理的初学者学习
2021-04-05 16:02:24
1.3MB
1
资源包括基于机器学习SVM车牌识别的源代码和参考报告，系统的描述链接是：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/115433365
2021-04-05 10:09:44
14.22MB