汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题，这里运用MATLAB研究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心部分，并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法，综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理，结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。

MATLAB车牌识别。车牌定位：边缘检测的方法；字符分割：连通域的方法；车牌字符识别：模板匹配的方法。带界面。

基于VB图像轮廓检测，速度很快，值得参考

基于颜色识别的matlab车牌识别程序，效果还不错，可以试试

利用边缘检测与Hough变换进行车牌定位

定位图像中的车牌 python opencv 灰度化 /**********************************************************************************\ 车牌识别总思路 一：载入图像，初步处理，并二值化； //二值化 二：寻找含有车牌有效信息的区域 //定位 1:找上行位置 2;找下行位置 3:找左列位置 4:找右列位置 三：提取ROI并归一化处理 //ROI 四：分割字符并画白线显示分割区域 //分割 五：定位每个字符的区域并独立显示 //显示 *** 迷途中的前进——2015_02_06*** \***************************************************************************************/

matlab车牌识别定位程序挺不错的实现功能简单

基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法，使用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013 + OpenCV 2.4.9平台上实现

大家好，这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。十分适合作为课程作业或是课程汇报。需要源码可直接留言 基于阈值分割的车牌定位识别，适合本科或部分研究生课程设计。 涉及到机器学习相关内容 若存在无法运行情况，可以联系本人。

摘　要: 车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，许多学者研究发展多种车牌定位算法。简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了。 　　车牌识别LPR(License Plate Recognition)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 　　车牌识