基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。

(3条消息) 基于深度学习的自动车牌识别(详细步骤+源码)_Color Space的博客-CSDN博客_基于深度学习车牌识别.html

毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1. 大概演示 由于样本数据来自网络，因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的 def close_window(): print("destroy") if surface.thread_run: surface.thread_run = False surface.thread.join(2.0) win.destroy() if __name__ == '__main__': win = tk.Tk() surface = Surface(win) # close,退出输出destroy win.protocol('WM_DELETE_WINDOW', close_window) # 进入消息循环 win.mainloop()

系统相关介绍博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028 摘要： 车牌识别是一项重要的模式识别研究方向，具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术，可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而，在某些情况下，由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此，车牌识别不仅具有广泛的应用，而且具有重要的研究意义。 本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类，实现对车牌的自动识别。具体来说，本文首先对车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，提高车牌图像的质量。然后，本文采用颜色特征、形状特征和纹理特征对车牌图像进行特征提取，提高车牌图像的识别准确性。最后，本文采用SVM算法对车牌图像进行分类，实现对车牌的自动识别。通过实验验证，本文所设计的车牌识别系统具有较高的识别准确性和速度，可以满足实际应用的需求。

downloading_Python基于深度学习和opencv的车牌识别系统.zip

基于Matlab语言的车牌识别[停车场管理，计费功能，GUI界面]（项目案例、架构）

车牌识别系统的实现。详细步骤及算法。包含每一步的相关知识点。毕业论文

关于汽车车牌的matlab识别程序，包含有子程序，包括车牌切割和识别

利用边缘检测进行车牌定位，人工神经网络进行字符识别

基于matlab的智慧车库管理系统。本质车牌识别，分成进车库和出车库模块。每个模块都进行车牌识别，然后计算停车时间和计算停车费。如果是库内车牌，提示免费停车，如果非库内的按时间收费。且带界面GUI。