基于MATLAB的图像处理与机器学习智能车牌识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现车牌图像自动检测、多颜色识别、字符分割与识别功能，提供图形化界面支持单张及批量处理，适用于交通管理、安防监控等场景。

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的智能车牌识别系统，能够自动完成车牌检测、定位、颜色识别、字符分割与识别的全流程处理。系统提供直观的图形化界面，支持单张图片和批量处理，具备识别结果验证与纠错能力，可广泛应用于交通管理、停车场系统、车辆身份识别等场景。

功能特性

• 自动检测与定位：从车辆图像中精准定位车牌区域
• 多颜色识别：支持蓝色、黄色、绿色等多种车牌颜色识别
• 字符识别全流程：完成字符分割与OCR识别完整流程
• 图形化界面：实时显示识别过程和结果的可视化界面
• 批量处理功能：支持对整个文件夹中的图像进行批量识别
• 智能纠错机制：内置识别结果验证与纠错功能，提高准确率

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形化界面
2. 选择输入源：可选择单张图像文件或包含多张图像的文件夹
3. 执行识别：点击识别按钮，系统将自动完成车牌检测与识别
4. 查看结果：在界面中查看识别结果、置信度评分和位置信息
5. 保存结果：可保存标记后的图像和详细的识别日志文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像格式：支持JPG、PNG、BMP格式
• 分辨率要求：建议输入图像分辨率不低于640×480像素
• 内存建议：至少4GB RAM，处理高分辨率图像时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图形用户界面的构建与交互逻辑，包含图像加载与预处理、车牌区域检测与定位、车牌颜色分类识别、字符分割与光学字符识别、识别结果的可视化标注展示以及批量图像处理功能的调度与管理。