识别香港地区的车牌号码的车牌识别系统软件。

车牌识别系统不单是在智能交通范围内使用，并且在智能停车场的相关车辆管理地方也有着重要地位。当今计算机的图像模式识别技术有着突发猛进的发展，车牌识别的精准性也有着很大的提高；车牌识别技术广泛的应用到人们的生活当中，真正做到便利于民。因此，对车牌识别系统设计研究对交通事业发展及人民生活有着很重要的意义。 本设计充分了解车牌图像识别与神经网络技术的基础理论知识。详细技术图像的预处理、车牌图像定位、车牌图像倾斜角矫正与神经网络图像识别等关键技术的使用。 在车牌识别技术研究中，首先，研究根据相关理论基础：车牌定位、倾斜角矫正、字符分割算法等理论；其次，根据上述理论基础提出了基于BP神经网络的车牌模式识别方法以及提出了车型识别的方法；最后，通过matlab仿真平台对采集的60张随机车牌信息进行仿真。研究结果表明：基于BP神经网络的车牌识别系统的识别效果较为准确和可靠。

车牌号码自定义输入框，并且验证包含新能源

资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建CNN检测模型 7.模型评估 8.结论与展望

C# demo 海康威视抓拍机或者车牌识别照相机(DS-TCG227A测试通过)抓拍车牌号，弹出车牌号码 (VS2010版)

这是基于python和opencv的车牌号码识别，用到了机器学习和支持向量机，代码里各个部分的功能已经标记好了注释，清晰明了。可以直接解码使用，含有案例，也可以提供PPT报告

车牌输入框用于输入车牌号码，支持动态切换成7位或者8位，对车牌规则进行了一些限制，例如第二位只能是字母

基于MATLAB车牌号码识别系统设计，并把识别数据导入Excel中，代码可以完美运行，需要的可以下载，用于平时作业或毕业设计。

基于TensorFlow实现的个别省份的车辆号码的识别，及其使用说明介绍。

基于python+OpenCV的车牌号码识别，供大家参考，具体内容如下 车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子警察、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用。一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分：车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 1、车牌定位的主要工作是从获取的车辆图像中找到汽车牌照所在位置，并把车牌从该区域中准确地分割出来 这里所采用的是利用车牌的颜色（黄色、蓝色、绿色） 来进行定位 #定位车牌 def color_position(img,output_path): colors = [([26,43,46], [34,255,255])