两套MATLAB车牌识别系统源代码 带了车牌的图片 两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。 里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。

自动车牌检测与识别的Python源代码

自制车牌识别demo，有需要请联系。

MATLAB车牌管理车库系统，可以识别车牌，计算停车费，车位计算，车牌查询，带GUI框架

掌握基于腾讯人工智能（AI）的车牌识别技术，使用车牌识别技术实现一个完整的停车场管理系统，项目包括网页调用摄像头拍照，车牌拍照识别，上传车牌图片识别，用户管理，车辆管理（临时车与包月车），车辆出场，入场管理，停车费收费管理，按照临时车或包月车自动计算停车费，系统参数设置，修改用户密码及安全退出等功能，该系统采用Jsp技术，使用SSM框架，Mysql数据库，ajax技术及人工智能等相关技术实现。 重要通知：本课程根据腾讯AI车牌识别新接口，更新了新接口源代码，发布程序，购买了课程的同学可以下载新程序，包括（运行程序及源代码），更新时间：2021-2-17项目开发技术：java,jsp,mysql,MyBatis,SpringMVC,jquery,ajax,json项目运行环境：jdk1.7及以上版本,tomcat6.0及以上版本,mysql5.5及以上版本项目开发工具: 本项目开发工具是Eclipse,也支持myEclipse，Intellij Idea等其他版本开发工具相关课程学习顺序 本校课程是培养JAVA软件工程师及JSP WEB网络应用程序开发，android工程师的

一种用FCN的方法进行车牌识别，表盘识别的方法，适用于工业场景，附件是工程和示例图片，具体内容详见博客。

车牌号识别，Delphi车牌识别演示程序..rar

delphi车牌识别程序源码..rar

主要模块如下：颜色信息提取、车牌区域定位、识别、提取、检测倾斜度、车牌校正、车牌区域2值化、擦除干扰区域、文字分割、模版匹配、结果输出。 颜色信息提取： 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。 倾斜校正： 本文在针对倾斜角度的图片采取rando算法进行倾斜角度计算，并对倾斜图片进行修正。从而得到水平方向一致的图片。有利于后期的图片分割及图像识别。 字符分割： 将计算得到车牌区域的彩色分割后的图象,对白色进行水平垂直投影,计算水平垂直峰,检测合理的字符高宽比.可用与区域分割相同的方法进行峰值的删除和合并.但在字符切割时,往往由于阈值取得不好,导致字符切割不准确,针对这种情况,可以由车牌格式的先验知识,对切割出的字符宽度进行统计分析,用以指导切割,对因错误切割过宽的字符进行分裂处理。对‘桂’字经常出现的是把木字旁和右边的部首分割开。系统针对这种问题对分割出来的字体的宽度与整个车牌的宽度对比，对误操作字符进行合并。一个智能的识别系统应减少系统对阈值的过分依赖。 字体识别： 常用做法是采用神经网络模型对系统进行训练。但是这种做法增加了系统的复杂度，对实时性要求较高的场合不适应。这里采用简单模版匹配算法。由于在前期的有效处理使得分割后的字体清晰度完整度都能保持较高的水平。有利于提高模版匹配的成功率。经验证对非倾斜图片，识别率可达95%，对倾斜图片亦可以达到90%以上。D--0,6--8,2--Z,A—4是比较容易识别出错的字符。 语音播报： 对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提醒。 存储数据： 播放结束之后对相应的识别出来的字符存储到指定文件夹的EXCEL文件内。并同时存储对应时间

基于MATLAB的车牌识别系统，带GUI，本地图库大概30张图片，识别准确率85%左右。