该课题为基于MATLAB平台的利用模板匹配方法的车牌识别，GUI界面。流程为：读取，灰度化，边缘检测，车牌定位，矫正车牌，垂直投影，二值化处理，形态学操作，精准定位车牌，去除噪声，字符切割，字符识别。注释详细。

MATLAB车牌识别，GUI界面，语音播报，详细文档，详细注释，完美运行。

MATLAB车牌定位，基于阈值分割，车牌定位方法有边缘检测，基于颜色，该方法为第三种基于阈值分割。可以定位到车牌，为车牌的字符分割做基础，带GUI可视化界面。

该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。

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，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 （3）车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 （4）字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。并且进行语音播报。 （5）入库、出库分别计算时间，记录时间差，按照某标准识别停车费用。同时具备识别是否是库内外的功能，如果是库内车牌，则不管停车多久，都不计费。

该车牌识别程序是基于颜色提取的车牌识别，对黄色车牌识别准确率较高，有一定借鉴作用.文件内含高清车牌图片

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