VC++车牌识别系统源代码，包含可执行程序。-ITADN社区

优质

本项目提供了一套基于VC++开发的车牌识别系统的完整源代码和编译好的可执行程序。用户可以通过这套系统高效地进行车辆车牌信息的自动捕捉与解析，适用于停车场管理、交通监控等场景，具有较高的实用性和技术研究价值。 VC++车牌识别系统源码包含可执行程序和实验图片，是图像识别学习的好例子。

基于QT界面的车牌识别可执行程序及源代码

优质

本项目提供了一个基于QT框架开发的车牌识别应用程序及其完整源代码。该程序能够高效地进行图像处理与车牌号码提取，适用于多种应用场景。这是基于OpenCV和EasyPr的库，在集成到Qt上的程序代码中包含480张训练车牌图。该程序的识别率达到大约百分之八十五，并且在Qt界面上实现了可视化功能。需要注意的是，在选择图片时，目录或文件名不能含有中文字符，否则可能会导致错误。此外，我还封装了一个可执行的EXE文件，方便查看效果。这是我的毕业设计作品，如果有兴趣的话可以下载体验一下。不过我发现上传了错误的一个可执行程序Easy_LPR.exe，但这个问题不大；如果想看实际运行的效果，可以通过源码使用Qt编译一次或者从其他途径获取正确的可执行程序来解决这一问题。

智能停车场车牌识别收费系统程序包（含可执行文件及说明书）.rar

优质

本资源提供一套完整的智能停车场车牌识别收费系统的软件解决方案，包括可执行文件和详细操作说明书。该系统能自动识别进出车辆、记录停车时间并进行精确计费，大大提高了停车场的管理效率与用户体验。智能停车场车牌识别计费系统的程序（包含可执行程序和说明文档）.rar

Python程序设计——智能停车场车牌识别收费系统（含源码、可执行程序及使用指南）

优质

本项目提供了一个基于Python的智能停车场车牌识别与自动收费系统的实现方案，包括源代码、可直接运行的程序以及详细的使用说明文档。以下是系统的操作步骤： 1. 车辆识别与管理：当车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员点击“识别”按钮，系统将自动识别车牌号码，并根据车牌信息判断是入场还是出场，显示相应的信息。 2. 收入统计功能：通过点击“收入统计”按钮，系统会汇总所有车辆进出记录的数据并生成详细的财务报告。同时使用柱状图直观地展示数据情况。 3. 预警机制：基于历史数据分析，该系统能够预测一周内可能出现车位紧张的日子，并在前一天向管理员发出预警信息以协助其进行合理的资源调配。软件开发及运行环境如下： - 操作系统：Windows 7 或 Windows 10 - Python版本：Python 3.7 - 开发工具：PyCharm - 内置模块：os、time、datetime - 第三方库包：opencv-python、pandas、matplotlib、pygame、baidu-aip和xlrd

基于MATLAB的车牌识别系统源代码（可运行）.zip_matlab车牌识别_plate recognition

优质

该资源提供了一个完整的基于MATLAB的车牌识别系统的源代码，能够实现对车辆牌照的有效检测与字符识别。代码经过优化调试，可以直接运行和测试，适合学习研究及实际应用需求。基于MATLAB的车牌识别系统的源代码可以实现。

车牌识别程序源代码

优质

这段代码实现了一个高效的车牌识别系统，包含了图像处理、特征提取和模式匹配等关键技术环节，适用于多种编程环境。提供一个带注释的MATLAB车牌识别源程序，方便查看各段代码的意思。

车牌识别程序源代码

优质

这段代码提供了一套完整的解决方案用于实现自动识别车辆牌照的技术，包含图像处理、模式识别等关键步骤。适合开发者研究与学习使用。完整的MATLAB车牌识别系统源程序包含三个代码文件：主函数main、车牌切割程序以及getword。

MATLAB车牌识别完整程序及车牌识别系统MATLAB代码

优质

本资源提供一套完整的MATLAB实现车牌识别系统的源代码，包括图像预处理、特征提取和字符识别等关键步骤，适用于科研与教学。这是一个完整的车牌识别程序，具有很高的参考价值，特别是对于本科毕业设计或课程设计项目来说。

车牌识别的MATLAB程序代码.rar_MATLAB车牌识别_Matlab车牌识别_车牌识别

优质

本资源包含基于MATLAB实现的车牌识别程序代码，适用于学习和研究车辆自动识别技术。包含了图像处理与模式识别的相关算法。本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行车牌识别，并参考“matlab车牌识别程序代码.docx”文档提供的指导。首先需要了解的是，MATLAB是一种强大的编程环境，在科学计算、图像处理及机器学习等领域应用广泛，包括在特定的应用如车牌识别方面也有出色表现。车牌识别是计算机视觉领域的一个重要课题，其核心目标在于自动检测并解读车辆的牌照号码。这一技术在交通监控、智能停车场和无人驾驶汽车等场景中具有重要的实用价值。使用MATLAB中的Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox，可以轻松地实现图像处理及机器学习功能，进一步简化车牌识别的过程： 1. **图像预处理**：这是车牌识别的第一步，包括灰度化、二值化以及边缘检测。首先将彩色图片转换为单色的灰度图以减少计算复杂性；然后通过二值化方法将图像转化为黑白模式，便于后续操作；最后使用如Canny算法等技术进行边缘检测来确定目标区域。 2. **车牌定位**：找到正确的车牌位置是识别过程的关键。这可以通过模板匹配或特征提取（例如HOG特征）的方法完成。前者寻找与预设的车牌模型相吻合的部分，后者则利用图像中的形状和纹理信息区分出特定的目标物体。 3. **文本分割**：一旦确定了车牌所在的位置，接下来的任务就是将单个字符区分开来。这可能涉及连通组件分析、形态学操作（如膨胀与腐蚀）以及投影分析等技术以明确每个字符的边界范围。 4. **字符识别**：最终阶段是辨认出每一个单独的字母或数字。可以通过训练支持向量机(SVM)或者深度学习中的卷积神经网络(CNN)模型来实现，这些方法在经过大量车牌样本的学习后能够准确地将图像转换为对应的文本信息。文档中提供的MATLAB代码可能涵盖上述所有步骤，并且包括了读取原始图片、预处理阶段的优化技巧以及特征提取和分类器的应用等。作者提到该代码可能存在一些改进空间，如提高可读性或效率方面的问题，这是技术交流过程中常见的现象之一。实际应用时还需考虑诸如光照影响、角度变化及车牌污染等多种因素的影响，因此可能需要更复杂的算法和技术策略来应对这些挑战。通过研究和优化这段代码，我们可以更好地理解MATLAB中的图像处理与计算机视觉功能，并提升个人技术水平。

MATLAB车牌识别完整源代码，包含报告可直接运行

优质

本资源提供完整的MATLAB车牌识别系统源代码及详细研究报告，内容涵盖图像预处理、特征提取和模式匹配等关键步骤，可直接运行并应用于实际项目中。车牌识别的MATLAB完整源代码，可直接运行并附有报告。这份资料对于学习和理解车牌识别技术非常有用。

是否确定退出登录?

VC++车牌识别系统源代码，包含可执行程序。

全部评论 (0)