用于车牌识别、车牌检测，数据集已标好。 图片是全jpg格式，标签是polygon多边形目标框的json格式，四个点分别在车牌的四个角，贴合不同角度的车牌。 数据集一张一张人工过滤掉不清晰图片、处理有歧义区域，可直接进行字符识别。 若需要不同格式的标签可以私信我进行转换，如果需要rectangle矩形目标框的json格式也可以私信我转换。

车牌检测算法的matlab实现，采用边缘检测与形态学处理相结合的方法。有较高的准确率（80%以上）

智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 更多项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列文章请参考： （1）智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181 （2）智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 （3）智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 （4）智能驾驶 车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://b

基于yolov7+crnn的车牌检测和中文车牌识别项目源码+数据集+项目说明.zip 国内中文车牌都可识别 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

利用SSD网络进行车牌检测模型训练

包含训练结果、实验文档、PPT，稍微修改即可使用，方便省心~（内附讲解视频）。本次实验主要是依据yolov5目标检测和crnn文字识别在车牌识别方面的运用。首先通过yolo算法定位车牌，再通过crnn模型进行车牌文字和颜色的识别，拿来即用十分方便高效。

该程序车牌识别总体分为三步： 车牌定位-->车牌检测-->车牌字符识别

车牌检测和识别的Python应用软件实现详细过程 1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置； 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪，为车牌号的识别做准备； 3.基于裁剪的车牌号，使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号（如上图中的第3步） 4.训练机器学习模型做车牌识别，这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)，另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。

基本步骤： 车牌定位->转灰度图->Otus分割->开运算->提取连通区域->显示最终结果

代码中车牌识别包含以下两部分内容： 一、车牌定位： 1. 高斯滤波； 2.sobel边缘提取； 3.二值化图像； 4.闭运算； 5.去除小区域； 6.提取轮廓； 7.仿射变换。 二、字符识别 1.提取字符轮廓； 2.识别字符；