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
2022-05-15 14:36:20
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如果用android1.6的sdk开发的程序，会出现一个问题，手机无法自己去定位，运行就会保存，android2.2的 sdk就没问题，这时候，就可以用网络来定位
2022-04-24 19:04:34
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