深度ANPR 使用神经网络构建自动车牌识别系统。 请参阅以获取解释。 注意：这是一个实验性项目，在许多方面都不完整，如果您正在寻找实用的车牌识别系统，那么该项目不适合您。 但是，如果您已阅读以上博客文章并希望修改代码，请继续阅读。 如果您真的很热衷，可以解决“问题”页面上的一些增强功能，以帮助使该项目更加实用。 如果您打算进行增强，请对相关问题发表评论，我们可以与您讨论可能的解决方案。 用法如下： ./extractbgs.py SUN397.tar.gz ：将约3GB的背景图像提取到bgs/ 。 （ bgs/必须不存在。）tar文件（36GB）可以在。 此步骤可能需要一段时间，因为它将提取108,634张图像。 ./gen.py 1000 ：在test/生成1000个测试集图像。 （ test/必须不存在。）此步骤要求UKNumberPlate.ttf位于fonts/目录中，可

用java写的车牌识别系统，依赖于opencv，由于空间有限，open依赖库没有上传 仅用于学习

vc环境下，使用c++以及opencv开发的车牌识别系统，适合学习参考，里面有图片以及说明，源码有注释。

一：相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符） 二：这里面的代码都是作者亲自优化过的，你可以在上面做修改，做优化，甚至一起协作开发，一些处理车牌的细节方法你应该是感兴趣的。如果你对代码不感兴趣，那么经过作者精心训练的模型，包括SVM和ANN的模型，可以帮助你提升或验证你程序的正确率。如果你对模型也不感兴趣，那么成百上千经过作者亲自挑选的训练数据生成的文件，你应该感兴趣。作者花了大量的时间处理这些训练数据与调整，现在直接提供给你，可以大幅度减轻很多人缺少数据的难题。

蓝牌车牌1000张整理图，适用车牌识别资源，全是车牌号命名文件，不重复

该文件主要是用于做车牌识别系统的数字、字母、各城市简称的汉字的训练集和模板

完整的车牌识别系统，代码视频都有，功能比较全，适合学习。

主要为大家详细介绍了Python+OpenCV实现车牌字符分割和识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

利用直方图均衡化对图像进行简单处理，通过膨胀，腐蚀等形态学处理后，对图像进行特征区域提取，设置长宽比阈值筛选车牌

淘宝上花钱买的车牌识别MATLAB代码，能够很好的识别车牌字母，有GUI和脚本两类。