基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云）
功能:
[1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等
[2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据
[3]图像识别车牌号
2. 修改数据库配置
修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES`
```python
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库
'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址
'POST': '3306',
'USER': 'root',
'PASSWORD': '123456',
}
}
```
4. 配置停车位
```bash
# 这是初始化100个停车位
python manage.py configure_park 100
# 这是增加100个停车位
2023-01-02 19:06:35
8.46MB
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研究内容：
车牌定位与字符识别技术以计算机图像处理、模式识别等技术为基础。车牌定位识别主要包括以下四个主要步骤：车牌区域定位、车牌二值化处理、车牌字符分割、车牌字符识别。首先，通过对采集的车牌进行灰度变换、边缘检测、平滑及开闭运算等操作来进行车牌图像预处理工作，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，实现车牌区域定位。接下来通过图像分割对车牌字符分割，本设计采用阈值分割的方法，将已定位出的车牌区域分割为单个字符。最后将分割得到的字符图像与模板库进行匹配识别、输出匹配结果。本设计采用了模板匹配的方法，对输出的字符图像和模板库里的模板进行匹配以得到对应于车牌字符的具体信息。
本设计旨在提高车牌定位识别的精确度，降低对输入图像清晰度要求，并增加所能识别的车牌类型范围，使其能够识别目前市面上大部分车型的车牌。
2022-11-15 20:17:50
39.17MB
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资源包含文件：设计报告word+源码
在这次课程设计中，我用到了 MATLAB 的进行神经网络的训练，还用到了图像的预处理。输入是一张有车牌照的图片，输出是车牌号码。用神经网络对字符进行训练。
详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125390239
2022-06-21 19:06:16
587KB
这是一个用matlab编写的，用于车牌识别的程序，识别车牌，并辨认出字母和数字。
2021-10-08 20:16:06
202KB
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matlab-car-recognization（matlab 车牌识别，图像预处理，图像分割，字符识别等）
2021-08-25 17:20:42
7.1MB
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车牌识别图像中非常有用的图像素材，有bmp，jpg俩种格式，每种格式都有level1-level3三种难易程度不同的图片。
2021-05-08 22:49:27
51.51MB
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