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车牌识别的MATLAB实现目录 1.图像数据读入 2.图像转换 3.边缘检测 4.腐蚀处理 5.平滑处理 6.移除小对象 7.确定车牌位置 8.定位 ...
MATLAB车牌识别系统 设计任务 1.1设计内容及要求： 课题研究的主要内容是对数码相机拍摄的车牌，进行基于数字图像处理技术的车牌定位技术和车牌字符分割技术的研究与开发，涉及到图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割等方面的知识,总流程图如图1-1
2.设计要求及意义 2.1 设计目的 在查阅相关文献的基础上，对基于 Matlab 的车牌识别系统进行深入研究，车牌识别 系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。. 车牌识别系统是 一特定目标位对象的专用计算机系统，该系统能从一幅 ...
一.算法 读取拍摄图像 --> 截取车牌部分 --> 识别车牌图像预处理:将图像经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化等操作，转换成便于车牌定位的二值化图像；车牌定位:利用车牌的边缘、形状等特征，再结合Roberts 算子边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符的分割:采 …
目前，研究的车牌识别系统大部分都是基于直接法，即是基于图像理解的汽 车牌照识别，该方法的一般结构如下： 图像采集 图像预处理 车牌定位 字符分割 字符识别 图2.1 车牌识别系统流程图 2.1 车牌号码识别系统硬件介绍 一个车牌识别系统的基本硬件配置由
车牌的识别系统设计算法,主要以Matlab语言为主的编程语言,部分技术模块可以结合c语言,开发设计出一套完整的识别系统。. 期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆. 这样才可以真正实现同时对多个车牌自动定位、对一个车牌上的所有字符可以进行自动分割以及对车牌 ...
本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围 ...
在研究的基础上开发出一个基于 MATLAB 的 车牌 识别系统，通过编写M文件，对各种车辆图像处理 方法 进行分析、比较,并提出了 车牌 预处理、 车牌 粗 定位 和精 定位 的 方法 。. 本次设计采取的是基于微分的边缘检测，先从经过边缘提取后的车辆图像中提取 ...
中国矿业大学 模 式 识 别 ----- ——基于 matlab 的车牌识别系统设计 指导教师: 梁志贞 姓 班 学 时 名： 周世斌 田 凯 级： 信科 10-1 班 号： 08103476 间:二〇一三年六月 目录 1 绪论 ..... 2 1.1 车牌号识别研究背景 ..... 2 1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 ..... 3 1.3 车牌识别研究内容 ..... 4 2 3 车牌识别 ...
【摘要】:介绍了一种基于Matlab的车辆牌照识别系统,采用基于灰度跳变的定位方法,先对图像进行预处理,再用CAN-NY算子做边缘检测、开闭运算子和车牌长宽比特征识别以实现车牌的...
用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，...
基于matlab的汽车牌照识别评分:使用MATLAB开发了一套车牌识别系统,完成车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等功能(内含完整源代码和毕设论文以及答辩PPT)...
对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化、边缘检测、滤波等处理的主要MATLAB语句如下所示:2.3车牌定位自然环境下,汽车图像背景复杂,光照不均匀,在自然背景中准...
基于matlab汽车牌照识别系统研究下载积分:800内容提示:201.062.082.0电脑编程技巧与维护电脑编程技巧与维护电脑编程技巧与维护电脑编程技巧与维护电脑...
基于MATLAB的车辆牌照识别系统设计(论文11000字,外文翻译,程序代码)摘要近年来,人工智能技术在计算机性能迅猛提高的情况下又一次成为人们高度重视的领域。而在经济飞速发展、人民...
基于MATLAB实现的车牌识别系统尹肖波【摘要】:车牌识别系统是计算机视觉与模式识别技术在智能交通里的重要研究课题之一。其功能是将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取出来,...
虽然我国车牌有汉字,但汉字的数量有限。这种方法对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高。本文结合所选汽车牌照的特点只制作了部分汉字字符模板,字符模板首先通过截取标...
基于MATLAB的车牌定位识别方法要秀宏【期刊名称】《《信息与电脑》》【年(卷),期】2019(000)001【摘要】车辆车牌的准确定位识别在交通安全管理方面具有重要的作用.笔者...
使用MATLAB开发了一套车牌识别系统,完成车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等功能(内含完整源代matlab车牌识别更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.