自己的Matlab课程设计的车牌识别系统，包含识别定位，分割和字符识别，识别方法使用的是深度学习。找到其中的main函数可以直接使用，适合零基础学习使用。 自己的Matlab课程设计的车牌识别系统，包含识别定位，分割和字符识别，识别方法使用的是深度学习。找到其中的main函数可以直接使用，适合零基础学习使用。 自己的Matlab课程设计的车牌识别系统，包含识别定位，分割和字符识别，识别方法使用的是深度学习。找到其中的main函数可以直接使用，适合零基础学习使用。 自己的Matlab课程设计的车牌识别系统，包含识别定位，分割和字符识别，识别方法使用的是深度学习。找到其中的main函数可以直接使用，适合零基础学习使用。 自己的Matlab课程设计的车牌识别系统，包含识别定位，分割和字符识别，识别方法使用的是深度学习。找到其中的main函数可以直接使用，适合零基础学习使用。 自己的Matlab课程设计的车牌识别系统，包含识别定位，分割和字符识别，识别方法使用的是深度学习。找到其中的main函数可以直接使用，适合零基础学习使用。

基于MATLAB的车牌识别，模式识别大作业（总结文章+程序源码）

实地采集的车牌图片数据整理 包括各类场景总计1200左右张图像数据 如停车场，卡口，天桥等位置 可进行车牌定位检测，车牌字符分割，车牌字符识别等相关研究

项目:采用tensorflow中的keras库 + 训练时数据生成器data_generator； 实现端到端车牌识别项目，具备完整的数据集、数据制作、训练、评估、预测业务。

车牌定位 对汽车牌照的定位，对二值图像进行区域提取。图像经过预处理之后，进行二值变换，突出车牌的具体位置，用Matlab函数计算经二值化处理后的车牌二值子图。 对提取的车牌图像再次预处理，例如二值化、反色、锐化、去除离散噪声、倾斜调整等。突出有用信息，以便于字符分割。

用于扣一张图片中的多张车牌，或者是其他的目标的程序，可以很方便地建立相应的数据库。同时提供了测试以及单张图片的修改程序。

这是我的学士论文。 主要用于欧洲的车牌。 训练集的照片主要是在汽车尾部和头部的停车场拍摄的。 因为神经网络的训练是EXTREMELY TARGETED，例如：如果你的测试照片和我的训练集（包括分辨率、场景、颜色）有很大的差异，就会导致识别不准确。 在这种情况下，您可以使用文件中的两个训练函数来训练您需要识别的场景。 由于我个人能力，没有大数据集提供给我，我的训练数据也只有几百张图片。 如果您有更多的训练数据，则可以获得更好的结果。 车牌识别由三部分组成： 1.图像预处理2.车牌定位3.字符识别 定位模块： 主要思想是首先在适当的图像预处理（形态学处理）后搜索8个连通区域。 如果这一步成功，8-connectivty 捕获的区域通常比神经网络锁定的区域更准确。 车牌和类似标志具有不同于周边区域的明显区域特征：车牌与其周边区域没有通过共同特征连接。 整个预处理图像被二值化并存储在逻辑矩阵中

基于MATLAB的车牌识别 我的讲解视频：https://www.bilibili.com/video/bv1nK4y1Z7B9

这是一个很流行的以色列的车牌识别程序，MATLAB语言实现，很准确。

介绍了车牌图像的预处理方法，包括图像的灰度化处理，中值滤波，基于直方图均衡化的光影处理，图像增强处理以及图像锐化等多个方面。最后介绍了基于颜色模型的车牌定位算法，并结合图像校正计算获得了标准的车牌区域。通过一种改进的基于形态学轮廓特征和垂直映射的字符切割算法对提取的车牌图像进行字符分割，然后对分割后单个字符提取HOG特征，最后通过GRNN神经网络根据字符的HOG特征进行车牌识别。MATLAB仿真结果表明，本文所研究的车牌识别方法具有较高的识别正确率，其正确率可以达到90%以上。