车牌定位matlab代码-车牌定位程序说明及参考文献.rar 车牌定位及分割的程序，包括图片，matlab代码

matlab基于彩色图像的车牌定位（只适用于家庭普通蓝底白字牌照汽车识别）

matlab程序，基于形态学处理和投影的车牌定位分割，注释详细，适合做图像分割的同学。

基于HSV颜色模型和投影特征的复杂背景下的车牌定位，付禹铭，张洪刚，车牌定位是车牌识别系统的关键技术, 定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。针对复杂背景的车牌定位问题, 本文提出了一种颜色和��

这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/ 2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/

本程序通过采集的车牌图像进行灰度变换，边缘检测，腐蚀和平滑等处理过程，得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位和数字识别。本程序由matlab编写，有详细的代码和配套图片，可以直接运行。

可完整运行，有gui界面。

解压后的各文件释义请参考Labelme bbox_detection 的Readme 中大ITS车牌定位训练数据（已标注，仅供学习使用，侵删） 欢迎点赞文章“实现车牌识别之二--使用yolov3进行车牌定位”

利用车牌区域矩形特点沿横纵方向切割出车牌区域。为了减少彩色图像中不必要的信息，对图像采用灰度化、二值化处理，平滑处理和滤波处理等一系列处理操作。汽车牌照定位及分割系统技术关键所在：车牌区域定位、字符分割。但在实施这些操作前需要对原彩色图像进行预处理以减少多余信息。

在研究的基础上开发出一个基于MATLAB 的车牌识别系统，通过编写M文件，对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,并提出了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取车牌特征，进行分析处理，从而初步定出车牌的区域，再利用车牌的先验知识和分布特征对车牌区域二值化图像进行处理，从而得到车牌的精确区域，并且取得了较好的定位结果。