请参考我的博客：基于CNN的为数字验证码识别，内容包含验证码去噪，字符分割，CNN搭建，测试集验证，在线识别

50张车牌号图片。 利用opencv，对车牌号字符进行分割。 OCR。

使用opencv对车牌号做简单的字符分割

带板检测的车辆速度估算 该项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法来识别超速车辆。 从视频中获取一系列图像后，使用Haar Cascade分类器检测卡车。 使用大量正负图像训练分类器模型，以制作XML文件。 接下来是跟踪车辆并借助其各自的位置，ppm（每米像素）和fps（每秒帧）来估计车辆的速度。 现在，已识别卡车的裁剪图像将被发送以进行车牌检测。 CCA（连接组件分析）有助于进行车牌检测和字符分割。 使用字符图像（20X20）对SVC模型进行训练，并且为了提高准确性，还完成了4次交叉折叠验证（机器学习）。 该模型有助于识别分段字符。 识别后，将卡车的计算出的速度及其车牌号一起输入到excel表中。 还为这些卡车分配了一些ID，以生成系统化的数据库。 要运行Speed_Detection _＆_ License_Plate_Detection.py，请按照以下步骤操作： 从此站点下载

适合matlab初学者，程序完整功能齐全，含字符模板，大作业，毕设可参考，欢迎下载

用opencv实现车牌字符分割程序 包括测试图片 效率高

该处资源是本人博客《图像处理之定位》的demo源码，OCR字符分割，涉及到投影定位、积分图定位、水平投影、垂直投影等。

matlabMATLAB开发了一套车牌识别系统，完成车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别

找了网上很多资料，都没有详细的做法有的还很复杂，自己写了个分割函数，通过直接查询就能分割多行，很方便。

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！ 车牌号检测需要大致分为四个部分： 1.车辆图像获取 2.车牌定位、 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分，将其他部分均变为黑色背景。这里我采用cv2.grabCut方法，可将图像分割成前景与背景。分割