# License-Plate-Recognition
基于MATLAB实现的蓝白车牌识别系统
这是一个实现简单,准确率较高的方法。
一、本方法基于颜色特征实现车牌定位。
在HSI空间实现蓝色查找,思路来自博客园 silenceer 的博客《车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法》[1]。
通过对疑似区域求外接矩形判断车牌区域,思路来自博客园 计算机的潜意识 的博客 《EasyPR--开发详解(4)》[2]。
二、通过垂直投影和连通域分析实现字符分割。
三、通过3层神经网络实现字符识别。
参考 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程[3]。
请先阅读 函数(程序)功能及文件说明.txt
参考资料链接:
[1].http://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4191821.html
[2].http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4047960.html
[3].(1)https://www.coursera.org/learn/machine-learning
[3].(2)https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/week/5 (注册登录可见)
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基于MATLAB实现的蓝白车牌识别系统.zip
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基于MATLAB实现的蓝白车牌识别系统 这是一个实现简单,准确率较高的方法。 一、本方法基于颜色特征实现车牌定位。 在HSI空间实现蓝色查找,思路来自博客《车牌识别LPR(五)-- 一种车牌定位法》[1]。 通过对疑似区域求外接矩形判断车牌区域,思路来自博客园 计算机的潜意识 的博客 《EasyPR--开发详解(4)》[2]。 二、通过垂直投影和连通域分析实现字符分割。 三、通过3层神经网络实现字符识别。 参考 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程[3]。
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基于MATLAB实现的蓝白车牌识别系统.zip (59个子文件)
License-Plate-Recognition
LicPlateSeg.m 5KB
adjust.m 2KB
函数(程序)功能及文件说明.txt 1KB
minBoundingBox.m 2KB
LICENSE 36KB
LicPlateRec.m 663B
Training
train.m 1KB
y.mat 238B
说明.txt 470B
randInitializeWeights.m 1018B
sigmoid.m 143B
X.mat 80KB
nnCostFunction.m 4KB
sigmoidGradient.m 745B
fmincg.m 9KB
.git
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fsmonitor-watchman.sample 5KB
push-to-checkout.sample 3KB
pre-applypatch.sample 424B
pre-push.sample 1KB
pre-merge-commit.sample 416B
config 380B
findblue.m 807B
main.m 1KB
sigmoid.m 143B
rgb2hsi.m 1KB
theta1.mat 131KB
hanzi_theta2.mat 9KB
BoxFeature.m 588B
clean.m 195B
TestImage2.jpg 1.24MB
hanzi_theta1.mat 131KB
theta2.mat 9KB
TestImage1.jpg 4.12MB
README.md 1KB
LicPlateLoc.m 7KB
recognise.m 265B
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凉亭下
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