MATLAB车牌识别系统

一、课程优势
         本课程有华南理工大学毕业研究生亲自讲解授课，将车牌识别的4个步骤：车牌定位，车牌分割，字符切割，字符识别讲解地通俗易懂，结合动画示意图，用接地气语言做到抽丝剥茧式讲解，让学员真正懂得算法真谛。
二、课程简介
       车牌识别是很经典的课题。通常包括4个步骤：定位，分割，切割，识别。实际中，车辆驶入车牌识别硬件系统处，摄像头快速采集车牌照片，送入系统检测。但是在MATLAB算法仿真部分，该步骤以车牌图片输入作为代替，并无硬件采集部分，也可以事先采集好车牌图片进行识别。因为重在算法仿真，摄像头部分属于次要矛盾，不是这里关心的重点。
     1、车牌定位：利用边缘检测方法，因为包括车牌区域在内的其他区域，如车盖，周边地面等，整体灰度变化并不明显，但是块和块有颜色过渡，比如前车盖过渡到车牌，就有蓝色的车框边边，这就可以提取到车牌的边缘。将这个边缘给形态学提取出来，去掉干扰，就可以初步定位车牌。
      2、车牌分割：根据以上算法，得到了车牌位置，就在原图基础上整体彩色分割，提出车牌。
      3、字符切割：设置上下左右游标，统计像素值，设置阈值，满足条件即认为一个字符结束，一刀切。
      4、字符识别：模板匹配，切割到的字符跟库字符矩阵作差，利用欧式距离，跟谁最接近就是谁。
      配套文档里面十多页专门对该算法进行抽丝剥茧式地讲解，让你大脑深度，迅速建立起模型，挥之不去。
温馨提示：
       目前设计选题中，传统车牌识别不易得到高分，必须要在此基础上有所创新方得可以避开其他雷同课题，不会轻易被被否决。因此建议在车牌识别基础上加入出入库，判别是否为库内车牌，语音播报，车牌信息记录，并且实行计时收费。整个设计在一个GUI界面上完成。

传统基础版：中规中矩的车牌识别
靓点1版本：可做成复杂背景的车牌识别，如包含建筑物，车辆倾斜，雾霾天气等
靓点2版本：可做成具备判断是否为库内车牌的案例，并且计时计费
靓点3版本：可做成具备语音播报的车牌识别

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