MATLAB中的车牌识别代码——两种算法（神经网络与模板匹配）

简介：
本项目提供了在MATLAB环境下实现车牌识别的完整代码，采用神经网络和模板匹配两种技术方案。适合于计算机视觉及相关领域的学习研究。 在MATLAB环境中实现车牌识别的程序有两种算法：神经网络和模板匹配。 1. 文件夹“charSamples”包含用于神经网络训练的样本图片。 2. 文件夹“样本库”存放的是进行模板匹配方法所需的模板图像。 3. 在使用神经网络时，将文件夹“charSamples”中的所有样本图片转换成适合于输入到神经网络中的列向量，并存储在Excel表格中（即文件夹“代码”里的pattern3.xlsx）。 4. 文件夹“代码”包含多个关键的脚本和函数：cpsb_ModelMatch.m是实现模板匹配方法的代码，cpsb_NeuralNetwork.m用于执行基于神经网络的方法。myNeuralNetworkFunction.m负责训练神经网络模型；WriteModel2Excel.m则将样本图片信息写入到Excel文件中；label_generate.m用来生成适合于神经网络输出的数据标签。 5. 训练完成后的神经网络存储在shuzizifu3.mat文件中。 以上内容概述了MATLAB车牌识别项目的主要组成部分和流程。