car-board-reg 基于CNN的车牌号识别 博客链接 【CNN——基于CNN的车牌号识别】 数据集介绍 车牌构成 为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符·后面的5个字符就是序号。 省市Province： ("皖", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "京", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新") 发牌单位Area： ("A","B","C","D","E","F","G","H","

该程序车牌识别总体分为三步： 车牌定位-->车牌检测-->车牌字符识别

基本步骤： 车牌定位->转灰度图->Otus分割->开运算->提取连通区域->显示最终结果

65个车牌号字符模板20*40,不含字母I和O，以为可能跟数字1和0混淆。全部为二值化图片，背景色为黑，前景色为白。可用于车牌号识别技术中的模板匹配。

基于深度学习的车牌号识别算法matlab实现，包含数据集以及源码

基于PaddleOCR车牌号识别模型，配合车牌号检测模型，可识别蓝牌、黄牌（单行）、绿牌、大型新能源（黄绿）、领使馆车牌、警牌、武警牌（单行）、军牌（单行）、港澳出入境车牌。

该文档重点详细地讲解了在一副图片中找到车牌号的位置，并提取车牌号的汉字、字母、数字，整个过程中是基于opencv的计算机视觉处理库，当然本文重点讲思路而不是程序，所以通用其他视觉库。

基于图像处理和K近邻的车牌号识别源码 首先对车牌字符进行图像处理，提取，然后使用K近邻算法预测。 opencv python

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1、中文车牌识别系统的设计开发工具：OPENCV。 开发平台：Linux或windows。 功能要求：安装opence调用笔记本摄像头或树莓派摄像头。 车牌识别 分类结果讨论和评价。