本项目使用OpenCV和Python语言，实现了一个实时视频流车牌识别系统。该系统可以从摄像头中获取视频流，并自动识别车辆的车牌号码。以下是该项目的详细描述： 步骤1：视频流获取 首先，我们需要获取视频流并将其传递给系统。我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture功能，该功能可从摄像头、文件或网络中读取视频流。在本项目中，我们将使用电脑摄像头获取实时视频流。 步骤2：车牌识别 为了识别车牌号码，我们需要先检测车辆的位置和大小。在本项目中，我们将使用Haar级联分类器来检测车辆。 在检测到车辆后，我们可以使用车牌识别算法对车牌进行识别。在本项目中，我们将使用基于深度学习的车牌识别算法，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。识别结果将被绘制在车辆矩形框上。 步骤3：结果输出 最后，我们可以将识别结果输出到控制台或保存到文件中。在本项目中，我们将在车牌上绘制识别结果，并将视频流显示在屏幕上。 以上是本项目的详细描述。该系统可以帮助警察、停车场管理等监控场合快速识别车辆的车牌号码。

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matlab车牌识别课程设计报告模板(附源代码).doc 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域， 并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生 分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元，采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌 照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

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最近在做车牌识别，发现网上下载的有些字符库识别效果不太好，所以就根据车牌字符分割的方法自己制作了一个车牌字符库。因为字母I和O和数字1和0相似，所以没有字母I和O。整个字符库包括0-9，A-Z（没有I/O），和'京津冀晋蒙辽吉黑沪苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼渝川黔滇藏陕甘青宁新台港澳'。图片为40*20 png格式，已经是二值图像，使用时不需要再转换。

源代码是基于Matlab2017A环境，打开后可直接运行，无需删改。内含测试样例。

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