Java 车牌识别系统源码.rar

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

基于matlab的车牌识别系统设计，由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成

百度paddle学习日记(三）——车牌识别 今天的任务也就开门见山了 车牌识别 意思和题目一样，让计算机能看懂 车牌！ 先介绍一下 本次使用CNN 也就是卷积神经网络。 通过过滤器和池化层对图像进行处理来达到学习的目的！ 训练数据和paddle教程可分别在以下两个网址获取： https://aistudio.baidu.com https://www.paddlepaddle.org.cn 废话不多说，直接上代码： #导入需要的包 import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL i

MATLAB车牌识别-旋转纠正

只要1分哈哈哈哈哈哈哈20万张中文车牌

运动模糊车辆的车牌信息的识别与应用，主要应用维纳滤波，逆滤波，在最小二乘滤波方法等算法恢复