MATLAB图像处理与机器学习驱动的智能车牌识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现车牌自动识别，通过图像预处理增强对比度与降噪，结合边缘检测或颜色特征定位车牌区域，并基于字符分割与机器学习算法准确输出车牌号码，适用于交通监控与车辆管理场景。

详 情 说 明

智能车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个基于图像处理与机器学习技术的智能车牌识别系统。系统能够自动处理输入的车辆图像，通过检测、定位、分割和识别等一系列流程，最终输出准确的车牌号码信息。可广泛应用于停车场管理、交通违章监控、高速公路收费等实际场景，提升车辆管理的自动化水平和效率。

功能特性

• 自动化识别流程：实现从图像输入到车牌号码输出的全流程自动化处理。
• 鲁棒的车牌定位：结合颜色特征分析、边缘检测等多种算法，有效应对不同光照和背景条件下的车牌定位。
• 精确的字符分割：采用投影法或连通域分析，准确分割出车牌中的单个字符。
• 高精度字符识别：支持模板匹配与机器学习分类器（如SVM、CNN），确保字符识别的准确性。
• 结果可视化：可选生成标注了车牌位置的输出图像，便于结果验证与分析。
• 结构化输出：提供车牌号码、位置坐标及识别置信度等详细信息。

使用方法

1. 准备输入图像：确保车辆图像为JPG、PNG或BMP格式，图像中包含清晰且完整的车牌，建议分辨率不低于640×480像素。
2. 运行主程序：执行系统的主入口函数。
3. 获取识别结果：系统运行完毕后，将在命令行或指定输出文件中显示识别结果，主要内容包括：

- 识别出的车牌号码（例如：京A12345） - 车牌在图像中的位置坐标（格式：[x, y, width, height]） - 整体识别的置信度 - （可选）生成一张标记了车牌矩形框的结果图像。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (主要) 或 Python (如果项目有相关实现)
• 依赖工具包：

- MATLAB: Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox - Python: OpenCV, NumPy, Scikit-learn / TensorFlow/PyTorch (若使用深度学习模型)

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度逻辑。它负责依次调用并执行图像预处理、车牌区域检测、字符分割以及字符识别这四大关键模块，协调整个识别流程的推进。此外，该文件还完成了结果的整合与输出功能，是项目功能实现的中央控制器。