% %图像形态学处理 SE=strel('arbitrary',[0 1 0;1 1 1;0 1 0]); imagen=imerode(imagen,SE); imagen=imdilate(imagen,SE); %imagen =~im2bw(imagen,threshold); %将图像二值化 %************************************************** % Remove all object containing fewer than 30 pixels imagen = bwareaopen(imagen,30); %排除小于30像素的连通区域 subplot(3,2,2); imshow(imagen); title('二值化结果');

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：能完成车牌字符识别的整个流程MATLAB(推荐)_车牌识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

数字图像处理、车牌字符分割和字符识别技术是车牌字符识别系统的主要关键技术。本文对已定位好的车牌进行图像灰度化、图像二值化、字符分割、字符识别等模块进行了编程设计。在字符分割之前，为了防止其他干扰因素的影响，我们进行了去除边框，去除铆钉的操作。在字符分割方面，我们运用了牌照图像二值化，标准化，几何分割法来实现字符的分割。在字符识别方面，我们将分割出的字符图片与标准的字符图片进行对比，得出与分割出的字符图片最相近的标准字符图片，从而达到字符识别的目的。

大量基于SVM的车牌字符识别文章，对于程序的开发比较有帮助

本文将BP神经网络应用于车牌的自动识别，在简述BP神经网络的基础上，重点 讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟， 最后得出实验结果，证明这种方法是高效的.

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前，BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中，但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性，从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进，构建了一个优化的BP人工神经网络，进行字符识别。仿真结果表明，该优化的识别算法识别准确率高，具有良好的识别性能。

车牌字符识别matlab源程序，算是我目前找到的识别效率较高的程序，希望大家能喜欢。

牌照自动识别系统是现代社会智能交通系统的重要组成部分, 是图像处理和模式识别技术研究的热点, 应用也越来越普遍。本文就几种主要的字符识别方法进行研究及比较

行业资料-交通装置-一种基于细化字符分类器的车牌字符识别方法.exe

摘要：设计了根据车牌的彩色特征对车牌位置进行粗定位，再利用车牌字符二值化特征来精确定位的双重车牌定位方法。在中值滤波和二值化等预处理后，提取出车牌中的字母和数字字符并建立相应的模板，通过字符归一化在N