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。

压缩包中包括将近800张黄色车牌样本集，并且xml已经制作好在文件中，可以用于深度学习和机器学习在车牌检测中