车牌识别源码，总共6套源码，6中不同的算法，全部可以编译运行.自己选择最合适的算法

内容：清华紫光OCR核心库：车牌识别SDK编程接口说明； 特色：靠谱稳定成熟、识别率高；适用于Android平台JNI调用； 样例代码：http://download.csdn.net/detail/paulorwys/8833809

本设计介绍基于数字图像处理的车牌识别系统。本设计主要应用数字图像处理方法进行车牌识别，主要包括图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别五大模块。在完成车牌识别功能的基础上，本系统进一步加入了形态学操作、边框处理算法，能够在光照变化较大、背景较复杂的实际条件下，提高车牌识别率，同时，本设计添加了语音播报系统，能够对识别过程、识别结果进行语音播报，拓展了系统的功能。经过实际测试，本系统能够很好的完成车牌识别任务，车牌识别成功率达100%。

该资源包括车牌识别数据集和pyqt5车牌识别系统代码。详请和效果展示：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/125659790?spm=1001.2014.3001.5502 1.数据集：标注的是每个字符，我们将其分为70个类，分别为："plate", "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "J", "K", "L", "M", "N", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z", "澳","川","鄂","甘","赣","港","贵","桂","黑","沪","吉","冀","津","晋","京","警","辽","鲁","蒙","闽","宁","青","琼","陕","苏","皖","湘","新","学","渝","豫","粤","云","浙","藏"。 2.pyqt5车牌识别系统：可以识别图片和视频中的车牌。

人工智人-家居设计-车牌识别技术的研究及其在智能交通系统中的应用.pdf

智能车牌识别系统 智能车牌识别系统是采用车牌识别技术做为基础，应用与停车场、高速路口、收费通 道等场所的车辆管理系统。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、 阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成 部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础， 对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码， 从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指 标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费 站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着 现实的意义。 　　随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要 求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展 方向。汽车车牌号码是车辆的唯一"身份"标识，智能车牌识别系统可以在汽车不

0~9 A~Z 一共1.3W张 31个省份 一共 3300张 所有图片大小为20X20 前段时间做车牌识别网上找的数据集

Dependency Opencv Keras(theano-backend " tf data order") Numpy

基于TMS320C5402的车牌识别源程序，双cpu一个用于图像处理，一个控制液晶显示识别结果。c源程序。

MATLAB - 车牌识别代码打包，全套文件合集 包括有3个版本的matlab资料包，数据集，以及Lenet5_EasyPR_D训练样本集等 liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '苏豫陕鲁']); %建立自动识别字符代码表