MATLAB实现基于神经网络的车牌字符识别系统

资 源 简 介

本项目提供完整的车牌字符识别解决方案，支持从图像库批量处理。功能涵盖手工标注字符区域、构建神经网络模型，可准确识别数字等车牌字符，适用于智能交通场景。

详 情 说 明

基于神经网络的车牌字符识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的车牌字符识别解决方案。系统能够对用户指定的车牌图像库进行批量处理，通过图像预处理、字符区域分割和神经网络模型训练，实现对车牌中数字（0-9）和英文字符（A-F）的准确识别。系统提供图形化交互界面，方便用户进行样本标注和模型应用。

功能特性

• 图像预处理：支持对车牌图像进行灰度化、二值化、噪声过滤等操作，提升图像质量。
• 字符区域标注与分割：提供交互式工具，用于手动标注并提取车牌中的单个字符区域。
• 神经网络模型训练：构建并训练多层感知机（MLP）神经网络，利用反向传播算法实现对字符特征的分类学习。
• 批量识别预测：对新的车牌图像自动进行字符分割，并利用训练好的模型预测每个字符的类别及置信度。
• 可视化结果展示：直观展示字符分割区域和最终的识别结果。

使用方法

1. 准备数据：将包含清晰车牌字符的JPG或PNG格式图像放入指定图像库目录。
2. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面。
3. 模型训练：

- 在界面中选择训练图像。 - 手动交互式标注字符区域，生成训练样本。 - 启动神经网络训练过程，生成模型文件（.mat格式）。

1. 字符识别：

- 选择待识别的新车牌图像。 - 系统自动分割字符并调用训练好的模型进行识别。 - 查看界面中显示的识别结果（字符标签与置信度）及可视化分割效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 内存：建议不少于 4 GB RAM
• 磁盘空间：至少 1 GB 可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，其功能包括初始化图形用户界面、响应用户操作事件、调度图像预处理与字符分割模块、管理神经网络模型的训练与保存过程，并协调完成新车牌图像的识别任务及结果的可视化输出。