该系统为基于Python的车牌识别设计。

简介：
本资源的内容涵盖三个核心模块：车牌定位、字符分割以及字符识别。每个模块均具备独立运行的能力，方便灵活应用。车牌定位环节则采用了融合数学形态学与颜色特征的综合策略。具体而言，该阶段先通过开闭运算、轮廓检测等数学形态学操作，对图像进行处理，以突出车牌区域；随后，依据车牌的形状特征，精准地剔除部分次要的干扰区域，并借助仿射变换对潜在的车牌区域进行倾斜校正；最后，依据车牌的颜色特征，最终确定目标区域，同时精确识别车牌的颜色信息。字符分割过程则依赖于投影法技术，它利用二值化图像中像素分布直方图进行深入分析。更具体地说，水平投影用于确定字符区域并去除上下的边框；垂直投影则用于寻找相邻字符之间的分隔点，并通过一系列精心设计的算法将分离出的汉字进行组合并去除车牌上的分隔点、边缘等不必要的干扰。字符识别部分则依托keras框架构建而成：首先，针对训练数据集搭建卷积神经网络并进行训练，最终实现高达97.87%的准确率；然后，利用经过训练的模型对分割后的每个字符逐一进行识别操作，从而最终组成完整的车牌号码，从而有效地实现了车牌识别的目标。