调试后可直接运行 用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。 版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5 下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，存在一定误差，。

Tensorflow openCV pytesseract labelImg TensorFlow是一个开源软件库（深度学习），用于跨一系列任务进行数据流编程。它是一个符号数学库，也用于机器学习应用，如神经网络。所以我们计划用它来检测车牌。 训练阶段——图像标记 收集了100张图片（汽车和车牌）。然后通过在车牌上绘制边界框来对图像集进行注释。 注释给出了车牌的坐标，例如（xmin，ymin，xmax，ymax） 然后坐标被保存到一个XML文件中 所有XML文件都被分组，坐标保存在CSV文件中。 然后将CSV文件转换为TensorFlow记录格式。 其他10个单独的图像集也完成了上述步骤，并保存为测试记录文件 注释的图像集发送到称为ssd mobilenet的卷积神经网络，其中设置了模型学习率、发送到网络的图像批次和评估配置等指标。 最后，该模型得出了肯定的结果，并检测到输入图像上的车牌。

比较简陋的车辆牌照识别，起个抛砖引玉的作用 需要引用百度AipSdk，Newtonsoft.Json，自行在网上下载 API_KEY和SECRET_KEY 自行申请 List mylocation = new List(); if (Result_info == null) { richTextBox6.Text = "无法识别车辆牌照"; return; } value = "共识别到" + Result_info.Count.ToString() + "个车牌" + "\r\n";

实现对汽车牌照按多关键字排序及快速查找。

进行汽车牌照识别，使用Matlab工具，资源里面包括完整的汽车牌照识别实验报告，包含Matlab程序的讲解，实验的步骤，实验结论。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。

汽车牌照管理系统 数据结构课程设计 在处理每个题目时，要求从分析题目的需求入手，按设计抽象数据类型、构思算法、通过设计实现抽象数据类型、编制上机程序和上机调试等若干步骤完成题目，最终写出完整的分析报告。前期准备工作完备与否直接影响到后序上机调试工作的效率。在程序设计阶段应尽量利用已有的标准函数，加大代码的重用率。

课设题目是用matlab识别车牌号，做了好几天。先把成果发上来。过几天答完辩再写博客（虽然没人看），也算是给自己这一阵子抄程序的一个总结吧。。。。。。。ps：感觉自己抄程序的能力与日俱增、。。。。。。。。。

该数据集包含433张图像，其中包含汽车牌照的边界框注释。 注释以PASCAL VOC格式提供。 Car License Plate Detection_datasets.txt Car License Plate Detection_datasets.zip

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶

基于MATLAB的汽车牌照图像处理识别方法研究