基于MATLAB的BP神经网络车牌识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了完整的车牌图像识别流程，包括图像预处理、字符分割和BP神经网络识别三大模块。系统能够对输入车牌进行灰度化、二值化、噪声过滤和尺寸归一化处理，通过边缘检测与连通域分析精准分割字符，最终借助训练好的BP神经网络完成字符识别。

详 情 说 明

基于BP神经网络的车牌图像识别系统

项目介绍

本项目是一个基于BP神经网络的车牌图像自动识别系统。系统通过图像处理技术对输入的车牌图像进行预处理、字符分割，并利用训练好的BP神经网络模型对分割后的字符进行识别，最终输出结构化的车牌号码及置信度信息。适用于智能交通、车辆管理等多种场景。

功能特性

• 图像预处理模块：对输入图像进行灰度化、二值化、噪声过滤和尺寸归一化，为后续处理提供标准化的输入。
• 字符分割模块：结合边缘检测与连通域分析算法，精准定位并分割车牌中的单个字符。
• BP神经网络识别模块：采用预先训练的BP神经网络模型，对分割出的字符进行高精度分类识别。
• 结果输出模块：将识别结果以“京A·12345”格式的文本输出，并提供各字符的识别置信度及处理状态标识，同时支持在原图像上可视化标注识别区域。

使用方法

1. 准备待识别的车牌图像（JPEG或PNG格式），确保车牌区域清晰、完整。
2. 运行主程序，系统将自动完成图像预处理、字符分割和字符识别。
3. 查看输出的识别结果，包括车牌号码字符串、各字符置信度以及处理状态。
4. 系统会生成并显示带有识别区域标注的原图像。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：内存不少于4GB，支持OpenCV的图像处理加速（可选）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程控制，负责协调图像预处理、字符定位分割、神经网络字符识别以及最终结果的可视化输出与展示。它整合了各功能模块，实现了从输入图像到识别结果的全自动处理流水线。