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纯C语言用于车牌识别的代码。

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简介：
该套代码采用纯C语言进行开发，专注于车牌识别功能。其识别准确率约为80%，目前主要针对蓝牌车辆进行了支持。用户可以根据自身需求，自主地对代码进行调整和扩展，以添加其他类型的车牌信息。鉴于其采用纯C语言编写的特性，使得跨平台部署变得相当简便，例如能够轻松应用于基于ARM嵌入式系统以及Linux等多种操作系统环境。

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  • C语言的车牌识别源代码
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    这段C语言编写的源代码用于实现自动车牌识别功能，能够从图像中提取并解析出车牌号码信息。适用于交通管理、安全监控等领域。 我已经测试过可以使用，并且在网上找到了源码进行了一些修改以适应64位的Ubuntu系统。这个版本可以直接在Ubuntu16.04上运行，希望能对研究车牌识别的开发者有所帮助。
     
  • 用C语言编写的车牌识别代码
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    本段代码使用C语言编写，旨在实现对车牌图像的有效识别。通过图像处理技术，提取并解析车牌号码，适用于交通管理与智能监控系统。 这套代码是用纯C编写的车牌识别程序，识别率为80%左右，并且目前仅支持蓝牌车。用户可以自行添加其他类型的车牌以进行扩展。由于采用的是纯C语言编写，因此在不同平台上的部署非常方便，例如适用于ARM嵌入式系统和Linux环境等。
     
  • C语言的完整车牌识别系统代码
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    这段代码实现了一个基于C语言的完整车牌识别系统，包括图像处理、特征提取和字符识别等核心模块。适合于研究与实际应用开发使用。 能够对大部分车牌进行定位和识别，包括数字图像处理中的均衡化、灰度化、中值滤波和平滑处理等多种边缘检测算法及四种二值化方法。
     
  • 车牌识别技术，C#编程语言应用，车牌识别系统
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    本项目聚焦于利用C#编程语言开发高效的车牌识别系统，结合先进的图像处理和机器学习算法，实现对各类复杂环境下的车牌精准识别。 在IT行业中，车牌识别是一项重要的计算机视觉技术，用于自动检测并识别车辆的车牌号码。本项目专注于使用C#编程语言实现这一功能，并强调离线环境下的自我学习能力，不依赖任何外部第三方接口。 C#是一种面向对象的编程语言，由微软开发，在Windows平台上的软件开发中广泛应用，包括桌面应用、Web应用以及移动应用。在这个车牌识别项目中，C#被用来编写核心算法，处理图像数据，并执行特征提取和模式匹配以识别出车牌号码。 车牌识别系统通常包含以下几个关键步骤： 1. 图像预处理：系统会捕获或接收来自摄像头的图像，然后对图像进行灰度化、二值化及噪声去除等操作，从而提高后续处理效率与准确性。 2. 牌照定位：通过边缘检测、模板匹配或者霍夫变换等方式，在图像中寻找车牌可能的位置。这些位置通常表现为矩形或其他特定形状区域。 3. 字符分割：在确定了车牌后，系统会进一步将每个字符从车牌上分离出来；这一步骤涉及到连通成分分析和投影分析等技术的应用。 4. 字符识别：通过提取特征（如形状、大小及方向）并匹配预训练的字符模型库来对每一个单独的字符进行辨认。本项目中的系统具有自我学习与纠正功能，即它能够从错误中吸取经验教训以提高其准确性。 5. 结果输出：最终被识别出的车牌号码会被显示给用户或整合到停车场管理系统、交通监控系统等其他应用当中。 项目的两个子文件夹MYsource和MyLPR可能分别包含了源代码与车牌识别库。其中，MYsource可能会存放项目的主要C#源码，涉及图像处理、特征提取及识别算法等内容；而MyLPR则可能是用于训练并优化模型的特定数据集或车牌识别库。 该基于C#语言开发的车牌识别解决方案展示了一个独立且高效的离线应用实例，它具备一定的适应性和扩展性。这使得其成为希望学习和改进此类技术开发者的一个理想参考案例。
     
  • 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
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    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。
     
  • C++语言的车牌识别系统实现
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    本项目旨在探索并实践基于C++编程语言的车牌识别系统的开发与优化，结合图像处理技术，实现在复杂环境下的高效、准确车牌识别。 这款用C++开发的车牌识别系统已经成功编译并通过测试，功能可靠。物超所值，值得你的下载积分。非常实用的作品，推荐给同样需要它的大四学生们使用。
     
  • C#车牌识别代码包.rar
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    这是一个包含C#编程语言实现的车牌识别功能的源代码压缩文件。包含了运行所需的全部资源和文档说明，便于开发者快速集成到项目中使用。 在C# OCR车牌识别的结果中，“log_id”为6209412471930674354，具体内容如下： - 车牌颜色：蓝色； - 车牌号码：苏EA13X7； - 确认概率分别为： - 0.9020383358001709 - 0.90338701009750366 - 0.90274804830551147 - 0.90182977914810181 - 0.90096426010131836 - 0.90065640211105347 - 0.901137113571167； - 车牌位置信息： - 左上角坐标（y:98, x:94） - 右下角坐标（y:246, x:360）
     
  • C++ MFC 车牌识别代码.zip
    优质
    该资源包含使用C++和MFC框架实现的车牌识别系统源代码，适用于Windows平台下的图像处理与模式识别项目开发。 车牌识别_C++ code_MFC.zip车牌识别_C++ code_MFC.zip车牌识别_C++ code_MFC.zip车牌识别_C++ code_MFC.zip
     
  • 基于Halcon和C#的车牌识别代码.rar
    优质
    本资源提供了一套基于Halcon视觉软件和C#编程语言实现的车牌识别源代码。适用于需要进行图像处理及智能交通系统研究的学习者与开发者。 使用Halcon和C#编写车牌识别程序对刚开始学习视觉功能的朋友会有很大帮助。