针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。
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一个基于matlab的车牌识别源程序,可以运行,功能完善,内涵字符模板。
2022-06-07 09:54:38 206KB 车牌识别 车牌定位 字符分割
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基于Matlab的车牌识别源代码,有车牌定位,字符分割。模板匹配等功能模块,带注解便于理解,附带GUI界面,方便操作,毕业设计,课程设计的不二选择,有问题也可私我咨询。
2021-03-17 10:04:32 22.8MB 车牌识别,车牌定位,字符分割
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本资源主要分为三个部分:车牌定位 字符分割 字符识别,每个部分都可单独运行。 车牌定位采用数学形态学和颜色特征相结合的方法。首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形态学操作突出车牌区域,然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域,并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正,最后根据车牌颜色特征选取最终区域,同时确定车牌的颜色。 字符分割基于投影法,利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。其中水平投影确定字符区域并去除上下边框,垂直投影找出相邻字符的分界点,并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰; 字符识别基于keras框架,首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练,准确率达到97.87%,然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别,最终组成车牌号码,实现车牌识别的目标。
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