汽车牌照识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是智能交通系统的重要组成部分．介绍了一种基于VisualC++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式．该方式中采用水平投影水平方向灰度直方图，然后进行取值，再自下而上从左到右选取水平区域和竖直区域从而完成定位，最后通过二值化字符分割和模板匹配实现车牌号码识别．由于未对车牌歪斜情况进行校正，所以此系统不适用于车牌歪斜的情况。经在VisualC++平台下验证，该系统识别速度中等，字符分割准确率中等。车牌照识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统。作为智能交通系统中的一个组成部分，车牌识别技术是其中的重点研究对象。车辆牌照识别是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。

这个是车牌识别的标准字体，大家可以参考下载。

学习基于腾讯人工智能（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。 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

2018-2025年中国车牌识别系统市场分析及发展趋势研究预测报告.pdf

车牌识别的车牌字符分割提取matlab程序，为进一步的字符匹配与识别提供基础。

matlab实现的车牌识别，含有gui界面，实验报告 matlab实现的车牌识别，含有gui界面，实验报告 matlab实现的车牌识别，含有gui界面，实验报告 matlab实现的车牌识别，含有gui界面，实验报告

License-Plate-Recognition License Plate Recognition For Car With Python And OpenCV 用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。 使用方法： 版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5 下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可 算法实现： 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明

车牌识别的所有数据集，每个字符有近200张照片车牌识别的所有数据集，每个字符有近200张照片车牌识别的所有数据集，每个字符有近200张照片

Pytorch实现CNN汉字的分类识别，修改了原博客部分不能运行的地方，加上了部分注释，代码使用可参看博客

改进特征提取的BP神经网络，通过对汉字，字母和数字分别采用不同的网路结构设计，特征提取和识别，可以得到较理想的效果