车牌检测和识别的Python应用软件实现详细过程 1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置； 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪，为车牌号的识别做准备； 3.基于裁剪的车牌号，使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号（如上图中的第3步） 4.训练机器学习模型做车牌识别，这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)，另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。

自然场景下的车牌检测识别算法

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基于retina神经网络实现车牌检测，使用ppocr进行车牌号识别。识别准确率99%。

基于Android Things HyperLPR实现的车牌检测识别

车牌检测识别训练数据集，蓝牌大概800多张、黄牌大概500多张、新能源绿牌大概200多张，少量白牌、黑牌数据。资源多网上下载的，这里做一个整理和打包，降低下载分数。

python车牌检测识别代码，个人感觉还是不错，识别率比较高！

车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝，具体参考https://github.com/cnhui