使用MATLAB的最新的app功能开发的一个带界面车牌识别系统,包括车牌定位，字符分割，CNN识别。打开后，双击，License_plate_recognition_developing.mlapp，启动app对话框，然后点击绿色三角形运行即可。

基于matlab的汽车车牌定位和字符识别，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。

928张车牌图片数据-可用于进行车牌定位，车牌字符分割，以及车牌识别 样本清晰 路口抓拍 停车场采集 带倾斜 卡口抓拍采集等

基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统（程序，设计说明文档，ppt，供参考学习，严禁无脑copy） 第一章 引言 1.1车牌识别的研究意义 1.2车牌识别系统现状 1.3 车牌识别系统研究内容 1. 4 章节安排 第二章 基于颜色和BP神经网络的车牌定位 2.1 彩色图像显示 2.2 色彩空间RGB到Cr Cb的转换 2.3 BP神经网络原理 2.4基于Cr Cb的神经网络车牌定位 第三章 车牌字符定位与字符分割 3.1 图像投影技术 3.2 基于图像投影技术的车牌字符定位与分割技术 第四章 基于颜色和BP神经网络的字符识别 4.1 车牌字符库的建立 4.2 基于BP神经网络的字符识别 第五章 结论 参考资料 致 谢

复杂背景下车牌定位与字符分割方法研究，一篇很好的论文。

C++11 项目平台：Microsoft Visual Studio 2015 计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1 项目以数字图像处理和机器学习为基础，以1485张图片组成的原始数据集为出发点，研究了从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集；针对车牌区域特点和输入图片的特点，提出了四种不同的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选；参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点，对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域，通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人，通过字符判断分类器和字符搜索，实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取，其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现；通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型，定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别；搭建和编写了一个完整的工程项目，该项目整合了研究过程中的所有方法的程序实现，可以对数据集进行操作也可实现单张图片的自动识别，体现了端到端和数据驱动的思想。 包含设.计和论.文，

基于YOLOV5的车牌定位和识别源码，识别精度高达92%

vs2013配置OpenCV的感兴趣区域提取（车牌定位） ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。

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，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：BP神经网络车牌识别_车牌定位后的倾斜矫正_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