系统完全自己写的，不是网上那些直接下载版本，本系统采用matlab r2014b 编写，程序包括采用BP神经网络识别加模式识别两部分，采用matlab自带GUI展示，每一步都十分详细，并且自带识别车牌和模板，该算法已训练成功，车牌库识别成功率为百分之90，毕设课设完全没问题

本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。 对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成

MATLAB工具箱大全-matlab车牌识别完整程序

设计任务 1.1设计内容及要求： 课题研究的主要内容是对数码相机拍摄的车牌，进行基于数字图像处理技术的车牌定位技术和车牌字符分割技术的研究与开发，涉及到图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割等方面的知识,总流程图如图1-1所示。 图1-1系统总流程图 1.2方案 1、车牌图像的定位。分析了车牌定位的基本原理和现有的定位方法,利用图像处理的技术,提出了基于数学形态学与边缘检测以及颜色相结合的车牌定位方法。最后对车牌定位实验结果进行分析。 2、倾斜校正。分析了倾斜校正的基本原理和一些倾斜校正方法,并对实验结果进行分析。 3、车牌字符分割。分析了各种字符分割算法，然后对分割出的车

两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。

MATLAB车牌识别课程设计源码（带界面、模板库），能识别附带四张测试通过图片。 MATLAB车牌识别课程设计源码（带界面、模板库），能识别附带四张测试通过图片。

车牌识别的MATLAB程序，程序有详细的说明并有设计报告，算法基础，适合刚入门的同学对图像处理与模式识别有个直观的感受，识别率有待改进

两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。

之前上改进上次上传的代码，增加了一次滤波和修正车牌的过程，使的识别率大大提高，另外增加了GUI界面，可以很方便的使用。也算是对自己课程设计的一个结果。基于车牌分割的车牌识别。需要的同学可以了解一下