文章來源：http://blog.csdn.net/fighting_dreamer/article/details/56285738

1 車牌識別的步驟

車牌定位

車牌分割

字符識別?
正如上面所講,車牌識別主要分為3個部分,其中第一部分車牌定位,一般采用顏色定位,特征定位等,這方面一堆資料我就不寫了.分割一般采用投影法.識別的話方法就比較多了,有模板匹配,bp神經網絡,卷積神經網絡等.

2 一個簡單的例子

先讀取車牌圖片

[uuu,vvv]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif;*.BMP;*.JPEG','All Image Files'} ,'MultiSelect', 'on');%獲取一張車牌照片 path=strcat(vvv,uuu);%拼接圖片路徑 img_rgb=imread(path); imshow(img_rgb);title('原圖');

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%% 開始二值化處理

figure1=figure(1);subplot(231);imshow(img_rgb);title('原圖'); subplot(232);imshow(img_rgb);title('二值化后的圖 ")

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?
調用rot_angle子函數,計算圖像需要旋轉的最佳角度要旋轉的最佳角度,返回 后旋轉圖像.

Angle=rot_angle(s_b,6,-6,1) if Angle~=0s_bw1=imrotate(s_bw1,Angle,'nearest','crop'); end

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%% % 調用字符分割函數分割處理好的車牌

devide_word=devide_word(plate);

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%% %調用訓練好的cnn網絡識別車牌

resault=recognize(plate_word)

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上面大體是,車牌識別的大概步驟,?
識別采用卷積神經網絡識別,效果最好.訓練網絡時樣本數一定要大,?
我的樣本數大概是800多,

別的例子,證明卷積神經網絡的優越性.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的车牌识别-模板匹配-BP神经网络-卷积神经网络[深度学习]的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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