基于MATLAB神经网络与图像处理的智能车牌识别系统

资 源 简 介

本项目通过四个核心阶段实现车牌自动识别：图像预处理增强质量，车牌定位确定区域，字符分割提取单字，基于神经网络的字符识别。采用MATLAB实现完整的图像处理流程。

详 情 说 明

基于神经网络与图像处理的智能车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的智能车牌识别系统，能够自动从输入的车辆图像中检测并识别出车牌号码。系统采用模块化设计，依次执行图像预处理、车牌区域定位、字符分割和字符识别四个核心阶段，最终输出标准化的车牌号码文本，并以可视化方式展示中间处理步骤和最终结果。

功能特性

• 端到端识别流程：实现从原始图像到车牌号码文本的完整自动化识别。
• 鲁棒的图像预处理：集成灰度化、滤波去噪、二值化、形态学操作等技术，提升图像质量。
• 多策略车牌定位：结合边缘检测与颜色空间分析，精准定位图像中的车牌区域。
• 精确字符分割：采用投影法或连通域分析，有效分割车牌上的单个字符。
• 高精度字符识别：使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，准确识别字符内容。
• 结果可视化：动态展示各处理阶段的结果图像，便于调试与结果验证。

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为JPG、PNG或BMP格式，车牌区域清晰，建议分辨率不低于640×480像素。
2. 运行主程序：执行main.m脚本启动识别系统。
3. 指定图像路径：根据程序提示，输入待识别图像的完整路径。
4. 查看识别结果：程序将在命令行窗口输出识别出的车牌号码（如"京A12345"），并显示包含各阶段处理结果的可视化窗口。
5. 处理识别失败：若系统未检测到车牌或识别失败，将返回相应的错误提示信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议R2018a或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡以加速图像显示

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心控制流程与关键算法模块。其主要功能涵盖：统筹调度整个车牌识别的逻辑步骤，包括图像文件的读取与初始参数设置；调用底层函数完成图像的预处理操作，如灰度转换与噪声滤除；执行车牌区域的检测与定位算法；负责对定位后的车牌图像进行字符级别的分割；以及加载预训练的神经网络模型对分割出的单个字符进行识别，并最终整合所有识别结果，完成可视化输出与文本结果的生成。此外，该文件还包含了基本的异常处理逻辑，用于在识别流程的关键节点进行诊断与报错。