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利用SVM和人工神经网络的车牌识别，采用OpenCV和C++进行实现。

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简介：
利用支持向量机（SVM）和人工神经网络的车牌识别算法，并借助OpenCV提供的图像处理函数，该算法在Visual Studio 2013与OpenCV 2.4.9软件平台环境下得以运行和应用。

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  • 基于SVM和人工神经网络的车牌识别（使用OpenCV和C++）
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    本研究采用支持向量机(SVM)与人工神经网络结合的方法，并利用OpenCV库及C++编程语言，实现高效的车牌自动识别系统。 基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法采用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013 + OpenCV 2.4.9平台上实现。
     
  • 基于SVM和人工神经网络的车牌识别（使用OpenCV&C++）
    优质
    本研究利用SVM和支持向量数据描述符结合人工神经网络技术，采用OpenCV库和C++语言实现高效的车牌识别系统。 基于支持向量机（SVM）与人工神经网络的车牌识别算法采用了OpenCV的图像处理函数，在Visual Studio 2013 + OpenCV 2.4.9平台上实现。
     
  • 利用OpenCV的SVM与神经网络实现车牌识别
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    本项目采用OpenCV库中的支持向量机(SVM)和神经网络技术，致力于开发高效准确的车牌识别系统，适用于多种复杂环境下的车辆管理应用。 使用OpenCV的SVM和支持向量机完成车牌识别任务，并利用神经网络进行相关处理。需要注意的是，这里提到的方法是结合了两种不同的机器学习技术来提高车牌识别系统的准确性与效率。具体来说，可以先用支持向量机（SVM）对图像中的字符区域进行初步定位和分类，然后再通过神经网络进一步细化这些特征的辨识能力，以达到更精确的结果输出。 重写后的表述更加清晰地描述了使用OpenCV库中提供的SVM与神经网络技术来实现车牌识别的具体步骤和技术要点。
     
  • 基于SVM和人工神经网络的车牌识别C++实现
    优质
    本研究采用支持向量机(SVM)与人工神经网络技术，实现了高效的车牌识别系统，并提供了一种在C++环境下的具体实施方案。 基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法采用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013平台上实现。
     
  • 基于神经网络的车牌识别：利用人工神经网络实现自动车牌识别-MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB平台和人工神经网络技术，致力于实现高效的车牌自动识别系统，适用于智能交通管理和安全监控领域。 使用基于神经网络的分类器从车辆照片中识别车牌。对不同的网络进行了分段字符训练后发现，LVQ 模型在处理未知数据集中的分类任务方面表现最为有效。研究的重点在于字符区域的识别以及分段字符的分类；分割板块区域的过程相对简单，但可能会产生一些问题。为了提高准确性，建议使用与车牌正交的照片进行测试，并且不应对照片做歪斜校正或旋转等处理。该研究成果在 BSD 许可证下发布（任何重新分发都应包含此许可证）。
     
  • 利用OpenCV进行车牌识别（C++）
    优质
    本项目采用C++结合OpenCV库实现车牌自动识别系统，通过图像处理技术精准定位并识别车牌号码，适用于智能交通管理与安全监控领域。 基于视频的车牌识别技术利用OpenCV视觉库处理相关信息以实现目标。
     
  • 利用Python和OpenCV进行车牌号码识别
    优质
    本项目采用Python语言结合OpenCV库，实现对图像中车辆牌照的精准定位与字符识别，适用于交通监控、自动驾驶等场景。 这段文字描述了一个基于Python和OpenCV的车牌号码识别项目，采用了机器学习和支持向量机技术。代码中的各个部分都已通过注释清晰标注了功能，便于理解和使用。此外，该项目还提供了可以直接使用的案例以及PPT报告。
     
  • 利用OpenCV进行车牌识别
    优质
    本项目运用开源计算机视觉库OpenCV实现对图像和视频中的车辆牌照自动检测与识别，旨在提供高效、准确的车牌号码读取解决方案。 针对车牌检测中的三个关键环节进行了改进与优化：利用数学形态学结合Canny算子实现精确的车牌定位；在传统扫描字符算法基础上加入边界限定以提高字符分割准确性；采用高效的KNN算法进行字符识别，提升识别效率。最终，在OpenCV平台上实现了完整的车牌识别系统。
     
  • 利用OpenVINO 2022和OpenCV 4.6.0进行人脸识别、车辆识别及车牌识别等功能的实现
    优质
    本项目基于OpenVINO 2022和OpenCV 4.6.0，实现了包括人脸识别、车辆检测与车牌识别在内的多项智能视觉功能。 提供了一套完整的C++源码，基于OpenVINO 2022.1.0.643 和 OpenCV 4.6.0实现。这套代码包括了依赖的预训练模型以及测试图片，可以直接运行查看识别结果。 具体涉及以下几种模型： - person-vehicle-bike-detection-crossroad-1016 - vehicle-attributes-recognition-barrier-0039 - age-gender-recognition-retail-0013 - person-detection-0203 - person-detection-0200 - vehicle-detection-0200 - license-plate-recognition-barrier-0001 - face-detection-0200
     
  • 利用Python-OpenCV进行车牌识别
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库实现车牌自动识别系统，通过图像处理技术精准提取并识别车牌号码，为智能交通与安全监控提供技术支持。 这是我用Python2.7编写的一个基于OpenCV的车牌识别程序。目前该系统的识别率还有待提高。在车牌定位方面，我使用了形态学变换方法；分割部分则是我自己设计的一种算法；对于字符识别，则采用了kNN（K近邻）算法，并且代码中包含了详细的注释以方便理解和修改。