基于MATLAB的智能车牌识别系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的车牌识别流程，包括图像预处理、车牌定位、字符分割和光学字符识别（OCR）。通过MATLAB强大的图像处理功能，能够从车辆图像中高效识别车牌号码。

详 情 说 明

基于MATLAB的智能车牌识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的车牌识别系统，基于MATLAB平台开发，实现了从车辆图像中自动识别车牌号码的全流程。系统通过四个核心模块（图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别）的串行处理，能够准确提取并识别符合国内常见样式的车牌信息。该系统综合运用了数字图像处理技术、模式识别技术和机器学习方法，具有较高的实用价值。

功能特性

光合作用效率

• 完整工作流：集成图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块
• 多格式支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 鲁棒性强：采用混合定位算法（颜色特征+边缘特征），适应不同光照条件和车牌样式
• 高精度识别：结合模板匹配与特征提取方法，保证字符识别准确率
• 可视化输出：提供预处理中间结果、定位效果、字符分割过程的可视化展示
• 置信度评估：输出每个字符的识别置信度，便于结果可靠性判断

使用方法

1. 准备包含车牌的车辆图像（建议分辨率1280×720以上）
2. 运行主程序文件，按提示选择或输入图像路径
3. 系统自动执行识别流程并显示处理进度
4. 查看最终识别结果（车牌号码文本）及中间过程可视化图像
5. 获取包含详细信息的输出结构体（含识别结果、处理时间、置信度等）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了车牌识别系统的全部核心处理流程，具体实现了以下功能：系统初始化与参数配置、图像文件的读取与验证、预处理模块的调度执行（包括灰度转换、直方图均衡化、高斯滤波和Canny边缘检测）、基于混合算法的车牌区域定位、字符的精确分割与归一化处理、基于特征提取的字符识别算法，以及最终结果的格式化输出与可视化展示。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块有序运行。