这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理

针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。

车牌识别中车牌定位原理和方案

c++图像处理软件，可实现对24位灰度位图和256位灰度位图的处理，包括对图像的二值化，中值滤波，水平投影等一系列的算法处理，最后实现图像目标部分的获取。

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

全套系统MATLAB智能驾驶深度学习之第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别.zip

基于matlab的传统方法车牌定位方法，内含设计步骤设计报告，程序中载入自己的图片就可以运行

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。