复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究.pdf

车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。 运行 clone 到本地 在 src 文件夹下添加空文件夹，名为 singledigit 先运行 getplate.py 再运行 main.py，控制台输出结果 讲解博文： https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/125436832?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125436832%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D&ctrtid=jo4Db

车牌识别方法1 进行字符分割和有关的数据展示

matlab车牌字符分割代码 MATLAB2020 MATLAB 个人文件 2020年太原工业学院老郭的毕业设计 采用BP神经算法进行识别，对车牌的提取，处理，字符分割是其他方法！ 如果有大佬可以用MATLAB来进行车牌的定位，欢迎留言 本次设计只是对蓝色车牌的识别，其他种类车牌希望以后有大佬在可以补全 本次代码完全免费，如果有大佬的话，可以给点支持！谢谢， GUI是可以直接使用的，其他看目录图片

针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。

一个基于matlab的车牌识别源程序，可以运行，功能完善，内涵字符模板。

在财务领域，纸质报表向电子报表的转换需要大量的人工和时间成本。本文探究了纸质财务报表的自动识别过程，通过预处理、表头和表格区域的分割提取、单元格分割、字符提取与识别、表格还原等过程实现报表图片的转换，在实现报表信息便捷存储和查询的同时，也克服了人工录入的低效率、高成本等缺点。实验结果表明，该算法能有效实现图像的倾斜校正，且无需设置提示框限定拍摄范围；能有效分割表格格式的字符，其准确率为99.3%，无需手动框选待识别字符；字符识别准确率为93.7%，其中数字识别的准确率为97.8%，总体字符识别准确率相较Tesseract提升了8.1%。

主要介绍了OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

研究生毕设答辩PPT 基于卡口的车牌识别系统的优化研究

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