基于MATLAB的车牌识别系统：图像处理与机器学习应用

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套完整的车牌识别系统，通过图像预处理、车牌区域定位及字符分割，结合机器学习技术准确识别车牌号码。系统支持自动亮度调整、噪声去除与边缘检测，适用于智能交通场景。

详 情 说 明

基于图像处理与机器学习的车牌识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的车牌识别系统，能够自动处理输入的车辆图像，精确地定位车牌区域，分割其中的单个字符，并最终识别出车牌号码。系统综合运用了传统图像处理技术与机器学习方法，具备对静态图片或视频流进行快速、准确识别的能力。

功能特性

• 图像预处理：自动完成图像亮度与对比度调整、灰度化、滤波去噪等操作，为后续处理优化图像质量。
• 车牌定位：结合颜色空间分析、边缘检测以及形态学操作，鲁棒地检测并定位图像中的车牌区域。
• 字符分割：采用垂直投影法或连通区域分析技术，精确分割车牌上的每个字符。
• 字符识别：支持模板匹配与机器学习分类器（如SVM、CNN）两种模式，对分割后的字符进行高精度识别。
• 结果输出：以文本形式输出识别出的车牌号码，并可在原图上可视化显示车牌位置与识别结果。

使用方法

1. 准备输入：将待识别的车辆图像（JPG、PNG、BMP格式）放置在指定输入目录或准备视频流。
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成识别流程。
3. 获取结果：识别结果（车牌号码文本）将在命令行界面显示，同时会生成带有车牌框和号码标注的结果图像。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 编程环境： MATLAB （建议 R2018a 或更高版本）
• 必要工具包： Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox （若使用机器学习方法）

文件说明

主程序文件作为系统的总控调度中心，整合了从图像读取、预处理、车牌区域定位、字符分割到字符识别的全流程核心算法。它负责依次调用各个功能模块，协调其数据传递与处理逻辑，并最终完成识别结果的输出与可视化展示。