MATLAB机器学习驱动的车牌图像自动检测与识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现车牌图像的智能处理，通过预处理、区域检测与字符分割三步流程，自动提取并识别车牌信息。适用于交通监控、智能停车等场景，提供高效准确的识别解决方案。

详 情 说 明

基于机器学习的车牌图像自动检测与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于传统图像处理技术与机器学习算法的车牌自动识别系统。系统能够对输入的车辆照片进行全自动处理，实现从图像预处理到车牌号码识别的完整流程。通过灰度化、噪声过滤、车牌定位、字符分割和分类识别等一系列操作，最终输出规范化的车牌号码及相关识别信息。

功能特性

• 图像预处理：对输入图像进行灰度化、噪声过滤和对比度增强，提升图像质量
• 车牌区域检测：运用图像处理技术和形态学操作精确定位车牌区域
• 字符分割：对车牌区域二值化处理后，准确分割出单个字符
• 字符识别：采用机器学习分类算法对每个字符进行识别分类
• 结果验证：对识别结果进行校验和格式规范化，确保输出准确性
• 批量处理：支持单张图片和批量图片的同时处理
• 可视化输出：提供车牌定位和识别结果的可视化展示
• 详细日志：生成包含处理状态和时间戳的识别日志文件

使用方法

1. 准备待识别图像（JPEG/PNG/BMP格式，建议分辨率不低于640×480像素）
2. 运行主程序文件启动识别系统
3. 选择单张图片或图片文件夹进行识别处理
4. 系统自动输出识别结果，包括：

- 车牌号码字符串（如：京A12345） - 车牌位置坐标信息 - 各字符识别置信度 - 处理过程可视化图像 - 识别日志文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个车牌识别流程的调度执行。其主要功能包括：图像数据的读取与预处理操作，车牌区域的检测定位处理，字符分割与识别算法的调用，识别结果的验证与格式化输出，以及处理过程的可视化展示和日志记录。该文件作为系统入口，集成了各功能模块并确保数据处理流程的正确执行。