设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。

用c#编程实现的汽车牌照识别系统，可实现反色，灰度化，均衡化，去噪，车牌提取及二值化等功能。包含全部代码，可运行软件界面和相应文档报告。

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平台：MATLAB；流程：车牌定位，字符分割，车牌识别；算法：车牌定位【边缘检测】，字符分割【连通域法】，车牌识别【模板匹配或者bp神经网络，cnn卷积神经网络】；含GUI界面；特殊功能：语音播报，库外识别，计时计费，停车场应用场景；附送资料：开题，提纲，技术文档等。 平台：MATLAB；流程：车牌定位，字符分割，车牌识别；算法：车牌定位【边缘检测】，字符分割【连通域法】，车牌识别【模板匹配或者bp神经网络，cnn卷积神经网络】；含GUI界面；特殊功能：语音播报，库外识别，计时计费，停车场应用场景；附送资料：开题，提纲，技术文档等。 平台：MATLAB；流程：车牌定位，字符分割，车牌识别；算法：车牌定位【边缘检测】，字符分割【连通域法】，车牌识别【模板匹配或者bp神经网络，cnn卷积神经网络】；含GUI界面；特殊功能：语音播报，库外识别，计时计费，停车场应用场景；附送资料：开题，提纲，技术文档等。 MATLAB出入库汽车牌照识别 MATLAB计时计费 MATLAB语音播报识别 MATLAB车牌库外识别 2020 -------------------- 》

基于matlab的汽车牌照识别程序.doc

基于BP神经网络的汽车牌照识别系统的设计与实现

调试后可直接运行 用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。 版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5 下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，存在一定误差，。

Tensorflow openCV pytesseract labelImg TensorFlow是一个开源软件库（深度学习），用于跨一系列任务进行数据流编程。它是一个符号数学库，也用于机器学习应用，如神经网络。所以我们计划用它来检测车牌。 训练阶段——图像标记 收集了100张图片（汽车和车牌）。然后通过在车牌上绘制边界框来对图像集进行注释。 注释给出了车牌的坐标，例如（xmin，ymin，xmax，ymax） 然后坐标被保存到一个XML文件中 所有XML文件都被分组，坐标保存在CSV文件中。 然后将CSV文件转换为TensorFlow记录格式。 其他10个单独的图像集也完成了上述步骤，并保存为测试记录文件 注释的图像集发送到称为ssd mobilenet的卷积神经网络，其中设置了模型学习率、发送到网络的图像批次和评估配置等指标。 最后，该模型得出了肯定的结果，并检测到输入图像上的车牌。

进行汽车牌照识别，使用Matlab工具，资源里面包括完整的汽车牌照识别实验报告，包含Matlab程序的讲解，实验的步骤，实验结论。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。基于Matlab的汽车牌照识别实验报告供大家参考。

本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。