该课题为基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。可二次开发成出入库识别，库外车牌播报预警，停车计费等。

基于opencv封装了一个模板匹配类，可以二值化匹配、灰度匹配。有说明书，起个借鉴作用，交流

matlab模式识别，采用模板匹配方法，包含数据图片与matlab源码，非常好用，可以完美运行。 matlab模式识别，采用模板匹配方法，包含数据图片与matlab源码，非常好用，可以完美运行。 matlab模式识别，采用模板匹配方法，包含数据图片与matlab源码，非常好用，可以完美运行。

【图像识别】基于模板匹配实现手写数字识别matlab代码.zip

调用外部摄像头进行动态模板匹配及进行阈值调节进行二值化处理！

基本上模板匹配与旋转。 给定一个模板作为二值边缘图像，该函数在图像中找到与模板匹配的对象。 即使模板和对象处于不同的方向，这项工作也能正常工作。 匹配是通过旋转模板并将其以各种角度与图像匹配来完成的，返回最佳匹配。 模板与图像的匹配可以通过各种模板匹配方法来完成，包括互相关和广义霍夫变换。 有关更多详细信息，请参阅代码 zip 文件中提供的自述文件

【图像识别】基于模板匹配之人脸表情识别matlab源码含GUI.md

博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=121030973 基于形状的模板匹配，仿射变换，模板跟随

环境介绍 Python 3.6 + OpenCV 3.4.1.15 原理介绍 首先，提取出模板中每一个数字的轮廓，再对信用卡图像进行处理，提取其中的数字部分，将该部分数字与模板进行匹配，即可得到结果。 模板展示 完整代码 # ！/usr/bin/env python # —*— coding: utf-8 —*— # @Time: 2020/1/11 14:57 # @Author: Martin # @File: utils.py # @Software:PyCharm import cv2 def sort_contours(cnts, method='left-to-right'):

基于模板匹配的车牌数字与字母识别