神经网络在车牌识别中的应用 神经网络在车牌识别中的应用

matlab 人工神经网络车牌识别, 文档代码齐全

利用神经网络训练车牌识别系统，matlab语言实现 利用神经网络训练车牌识别系统，matlab语言实现 利用神经网络训练车牌识别系统，matlab语言实现 利用神经网络训练车牌识别系统，matlab语言实现

MATLAB车牌识别部分： 1、图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 2、车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 3、车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 4、字符识别： 神经网络：先用bp神经网络训练测试集中涉及到的字符，如粤、闽等，A-Z,0-9；进行比对识别； 模板匹配：来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。

使用BP神经网络算法来进行文字识别，可以抛出周边环境进行识别车牌信息，利用MATLAB来进行实现

注意是基于matlab编写的。本代码简单好用，适合新手和有一定matlab基础的同学

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；另外神经网络可以调节层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。

两篇相关神经网络的车牌定位与识别的论文，希望有帮助~~

使用神经网络算法实现车牌识别技术

讲述了什么是神经网络，已经bp神经网络如何在车牌识别中应用，通过本篇文章，可以实现简单的神经网络，当然浮渣的神经网络需要继续学习。