车牌识别系统文件是基于opencv的实战项目，下载文件后：1.首先单击载入图像菜单项（载入车辆图像）,图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项，依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。 注：本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cvaux210.dll,cvcore210.dll,highgui210.dll,ml210.dll这五个文件拷贝至*.exe可执行文件下。文件包含README，源码，可执行文件，和测试集。

该文件包含了车牌识别的两个版本：matlab语音版+OpenCV版，有丰富的测试实例和文档信息，测试结果能满足大部分的车牌识别。

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