本文介绍了在MATLAB环境下使用卷积神经网络（CNN）对欧洲车牌进行自动定位和字符识别的技术方法。通过深度学习，该系统能够高效准确地解析图像中的车牌信息，为智能交通管理系统提供有力支持。
这是我的学士论文，主要针对欧洲车牌进行研究。训练集的照片大多是在停车场拍摄的汽车尾部和头部图像。由于神经网络的训练非常有针对性（EXTREMELY TARGETED），如果测试照片与我的训练集在分辨率、场景或颜色等方面存在较大差异，则可能导致识别不准确。在这种情况下，您可以使用文件中的两个训练函数来适应您需要识别的具体场景。
受限于我个人的能力以及数据获取渠道有限，我仅拥有几百张图片的训练数据。如果有更多的训练数据支持的话，可以获得更佳的结果。车牌识别系统主要由三部分构成：图像预处理、车牌定位和字符识别。在定位模块中，核心思想是通过适当的图像预处理（如形态学操作）后搜索8个连通区域。一旦成功完成这一步骤，使用8-连通性捕获的区域通常比神经网络锁定的目标更为准确。
车牌及其周边环境之间存在明显的区别特征：车牌与周围背景没有共同视觉元素连接在一起。整个经过预处理后的图像会被转换为二值化逻辑矩阵进行存储和进一步分析。
5星
