本项目基于MATLAB开发，构建了一套高效的车牌识别系统。该系统集成了多种先进的图像处理技术与算法模型，有效提高了在复杂环境下的车辆牌照精准定位及字符识别能力。
二、基本流程车牌识别部分：
1. 图像预处理：在实际的车牌识别系统中，由于采集到的是真彩色图像，并且受制于拍摄环境及硬件设备的影响，这些图像的质量往往不尽如人意，背景噪声可能干扰字符分割与识别。因此，在进行字符的定位和辨识之前，需要对原始车牌图片执行一系列预处理步骤。
2. 车牌定位：通过形态学滤波技术来简化二值化后的车牌图象，并将这些区域合并为一个连贯的整体；接下来依据已知的特征信息（例如颜色、形状等）从候选区域内挑选出最符合要求的部分，从而确定车牌的具体位置并将其与背景图像分离。
3. 车牌分割：通过水平和垂直方向上的投影分析来去除不必要的边框，并根据字符间的间距及宽度进行切割。具体而言，在水平投影图中找到两个最大的峰值点之间的距离代表了中间两位数字或字母的间隔，而第二个最大值对应的区间则反映了单个字符的标准尺寸。
4. 字符识别：利用BP神经网络对训练集中的各类字符（包括但不限于“粤”、“闽”，以及A-Z和0-9等）进行学习与分类；同时采用模板匹配方法建立标准字库，并通过归一化处理后的测试样本与该字库对比，找出最接近的匹配项作为最终输出结果。
5星
