基于MATLAB的多色车牌及车型识别系统，涵盖了从车牌定位到模板匹配的完整流程。系统采用计算机视觉技术，通过一系列图像处理步骤（如灰度化、倾斜矫正、二值化、形态学处理、滤波处理、字符分割等），实现了对蓝色、绿色和黄色车牌的精准识别，并能判断车辆类型。此外，系统还具备友好的图形用户界面（GUI），支持语音播报功能，代码结构清晰且易于扩展。文中不仅描述了各个处理步骤的具体实现方法，还强调了系统的高效性和准确性。 适合人群：从事智能交通系统开发的技术人员、计算机视觉领域的研究人员以及对车牌识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要自动化车牌识别和车型分类的场合，如停车场管理、高速公路收费、城市交通监控等。目标是提升交通管理效率，减少人工干预，提供更加智能化的解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了MATLAB在图像处理方面的强大能力，也为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考和技术支持。

我们从一开始就聚焦于 AI 的场景化应用落地，并在智慧交通领域得到了尤为深入的应用。通 过融合我们在算法、方案设计等方面的长期创新，以及英特尔端到端的 AI 技术优势，我们能够高效、准确地识别车型等重要信息，确保交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的智慧交通系统。

python

Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。

利用Matlab语言。采用做差也就是差影法的算法。利用测试图片和背景图片进行做差，提取出车型的轮廓。因为考虑到会有一些噪声和抖动的干扰。这个时候结合形态学的方法，将噪声给滤除掉。因为总体来说，测试图片和背景图片进行做差。车型的轮廓它肯定是最大的一个连通域。其他的噪声和一些噪点是比较小的联通域。可以把比较小的帘头一点去掉，留下精准的车型的轮廓。这个时候去统计车型轮廓的车棚和车底的长度。根据这个长度的比例来判别是小轿车，面包车，还是公交车等等。制作一个GUI人机交互界面进行展示。

13_车型识别系统（openCV源码）

基于深度学习的车型识别系统的设计与实现

车型识别系统由硬件和软件组成，硬件包括两部摄像机、图像处理计算机。图像处理计算机指安装了车型识别系统软件的计算机。软件包括视频捕获系统和车型识别软件。视频捕获系统负责视频监控，并从视频流中获取帧图像，然后送车型识别软件处理，该系统用微软公司提供的一套在 Windows平台上进行媒体流处理的开发包 DirectShow实现。车型识别软件是该系统的核心，它承担着运动目标检测、分割、图像预处理、车型特征提取、车型分类等重要任务。

OPENCV的车型识别系统设计；有朋友做处理的可以来看看，之前积分更好，现在直接调整一下

c++和opencv车型识别系统，包含可执行程序，测试图像以及源代码，可供运行及参考学习。