车牌定位的VC++源码CL Visual C++ 6.0

车牌定位完整程序，可直接运行，在此基础上还可做识别。

毕设的车牌图像数据库 包括各类场景总计6000左右张图像数据 如停车场，卡口，电子抓拍、天桥等位置 可进行车牌定位检测，车牌字符分割，车牌字符识别等相关研究

本文使用SVM机制自动定位车牌区域，首先对每幅训练图像切分成若干个N×N大小的图像子块，把每个字块分别标注为车牌和非车牌区域两类，提取子块图像的特征向量训练SVM分类器；然后使用该分类器对测试图像中的各个像素进行分类，最后通过后期处理结合车牌的先验知识实现车牌区域的定位。

此时在Visual C++上编写的车牌定位程序和字符识别程序，有助于学习图像处理。

【摘要】本文完整地完成了车牌识别的三个流程：定位、分割、识别，实现了较为可靠的车牌识别功能。针对不同的情况，本文综合运用了HSV色彩空间、边缘检测以及Faste

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成

这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理

针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。

车牌识别中车牌定位原理和方案