基于MATLAB的图像处理与神经网络车牌识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现车牌自动识别，通过图像预处理定位车牌区域，分割字符后使用神经网络模型进行识别，支持不同光照和角度条件，输出准确车牌号码。

详 情 说 明

基于图像处理与神经网络的车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个集成了车牌定位、字符分割与字符识别的自动化车牌识别系统。系统通过对输入的车辆图像进行一系列图像处理操作，精确提取车牌区域，并分割出单个字符，最后利用训练好的卷积神经网络模型对字符进行识别，输出完整的车牌号码及相关置信度信息。该系统能够适应不同光照条件和拍摄角度，具有较强的实用性。

功能特性

• 自动化车牌定位：基于图像边缘检测与形态学处理，自动从复杂背景中定位车牌区域。
• 精确字符分割：利用连通域分析技术，对定位后的车牌区域进行字符分割，得到独立的字符子图像。
• 高精度字符识别：采用卷积神经网络模型对分割后的字符进行识别，支持汉字、字母与数字的混合车牌。
• 结果可视化与输出：提供包含原始图像与车牌定位框的可视化结果、字符分割子图像阵列、识别出的车牌号码字符串以及各字符的识别置信度矩阵。

使用方法

1. 准备输入图像：将待识别的车辆图像（JPEG或PNG格式）放置在指定目录或直接提供图像路径。
2. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成车牌定位、字符分割与识别全过程。
3. 获取输出结果：系统返回一个结构体，包含车牌号码字符串、各字符置信度、车牌定位可视化图像以及字符分割子图像等全部识别信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持CUDA的GPU（可选，用于加速神经网络推理）

文件说明

主程序文件是系统的核心调度与执行入口，它整合了车牌识别流程的全部关键步骤。其主要功能包括：协调调用图像预处理模块以完成车牌区域的定位；驱动字符分割算法将车牌区域精确划分为单个字符图像；加载预训练的神经网络模型并对分割出的字符进行序列识别；最终，它负责整合所有中间结果，生成包含车牌号码、置信度及可视化信息的完整输出结构体。