本资源提供了一个基于机器学习技术的Python实现的车牌识别系统源码。该系统能够自动检测并识别图像中的车辆牌照信息，适用于自动驾驶、智能交通等领域研究与应用开发。
基于机器学习的Python车牌识别系统源码包含以下部分：
1. **GUI界面**：通过`Gui.py`程序实现用户输入汽车照片的绝对路径，并进行后续处理。
2. **图像预处理**：
- 使用`Find_card.py`, `Spilt_char.py`, 和 `Op.py` 程序，对原始图片执行均值迁移。
- 选择蓝色区域并应用开操作以消除噪声，随后使用闭操作填充车牌轮廓。
- 进行矩形轮廓筛选、标记和裁剪图像，并压缩分割字符后调整大小，最后将处理后的字符图片保存至文件。
3. **神经网络训练**：通过`Bp_char.py` 和 `Bp_chinese.py`程序设置好参数并归一化数据集。使用TensorFlow进行模型训练，分别针对数字字母和汉字的训练集创建两个分类器，并将其存储在文件中。
4. **字符识别**：
- 采用预处理后的图片并通过特征提取准备输入。
- 使用之前训练好的神经网络对图像中的字符进行分类并输出结果。实现程序为`Predict.py`。
5. **运行环境与依赖项**
- 开发语言：Python3.7
- 第三方库：OpenCV 3、TensorFlow 和 NumPy
- 图像处理和字符识别采用全连接卷积神经网络（CNN）模型。
5星
