基于数字图像处理与深度学习的车牌定位及字符识别项目（含数据集、CNN模型及论文）.zip

简介：
本项目结合数字图像处理和深度学习技术，专注于车牌定位与字符识别研究。其中包括自制的数据集、卷积神经网络(CNN)模型以及相关学术论文。旨在提供一套完整的解决方案和技术分析。 本段落主要介绍了一种更加“通用”的中文车牌识别方法及其程序实现。该方法旨在应对多种背景、视角、大小、光照条件以及来源的车牌图片进行有效识别。其基本流程如图1-2所示：首先输入需要识别的图像，通过分析边缘或颜色特征来确定车牌区域候选人；然后对这些候选区域进行字符分析，判断其中是否包含七个字符（适用于标准小型汽车车牌），如果是，则将该信息输入到字符识别模块中以输出完整的车牌号；如果不是，则认为这不是一个有效的车牌。本次毕业设计的重点在于实现上述“通用”的中文车牌识别方法。“通用”在这里指的是适应多种背景、视角等条件，而非涵盖所有类型的中文车牌。鉴于图片数量的限制和个人精力有限，本段落仅针对生活中最常见的小型汽车蓝底白字白框线（尺寸为440mm×140mm）进行研究，并未涉及其他类型车牌识别问题。