毕业设计资料python智能停车场车牌识别计费系统程序源码加文档加说明 （1）识别车牌，并实现车辆入场和出场。当有车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员单击“识别”按钮，系统将识别该车牌，并且根据车牌判断入场或出场，显示不同信息。

本文简述了关于计算机自动识别的相关技术在车牌识别方面的应用。

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本文主要以数字图像处理技术在汽车牌照识别中的应用为基础，基于MATLAB 平台开发了汽车牌照识别系统。并给出了汽车牌照识别系统的总体设计思路和系统各个主要功能模块的主要作用。整个系统实现了以数字图像处理技术来提取汽车车牌字符，形成了完整的一套数字图像处理方法。系统设计界面可视性好、操作简单、方便、数据存储安全，具有一定的实用价值。

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简单的车牌识别程序， 第一步：从原图像中切割出车牌，去除无用信息 1、读取原图像。 2、将原始彩色图像转换成灰度图像，并显示直方图（如果分布十分不均匀，使用直方图均衡化处理）。 3、使用roberts算子进行边缘检测（MATLAB中调用edge函数）。 4、图像腐蚀（去除不需要的边缘信息，尽可能只保留车牌上字符的轮廓）。 5、图像膨胀（平滑图像轮廓，图中没能完全滤出车牌之外的所有边缘信息，剩下了一部分，其实就是车牌上的那个奥迪标志，后面还要想办法把它给去掉）。 6、从图像中移除小块对象（调用bwareaopen()函数，从图像中删除所有少于2200像素8邻接的区域，最后只剩下车牌区域了）。 7、根据最后图像中“白色”的那部分界定车牌所处的区域，并重新在原图像中进行切割，得到车牌的图像。 第二步：从前面得到的车牌图像中切割出每个字符 1、先将车牌图像转换为灰度图像并绘制直方图。 2、为增强对比度，对灰度图像再做直方图均衡化。 3、将图像二值化。 4、中值滤波，滤除一些无用信息。 5、调用编写的脚本，计算每个字符的位置，并逐一进行切割，得到只储存单一字符的图像。 6、与准备好的字符模板比对，计算出与其误差最小的某个字符模板，识别为对应的字符。

基于MATLAB的车牌识别系统的研究，王刚，冀小平，汽车牌照识别是图像识别领域的一个重要研究课题，本文运用MATLAB对车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核

车牌识别 介绍 opencv数字图像处理，pca+svm车牌识别 说明 该小工程是我为了学习支持向量机算法作为练习的，但继SVM的理论后，更多的困难体在数字图像处理上，比如车牌检测，字符分割，不过在坚持下都已被解决，希望大家能加入一起体验机器学习与数字图像处理 车牌识别的流程： 1检测到车牌 2将车牌的字符分割出来 3字符逐个使用SVM模型识别 具体的原理（包括SVM超平面推导公式）位于文件夹“theory”，格式为word 安装教程 python3 安装需要的库即可： numpy pandas opencv scikit-learn eg:pip install scikit-learn -

详细讲述halcon在车牌识别方面的应用，代码讲解清楚，手把手带你学习halcon