# 车牌识别
基于数字图像处理和机器学习,包含车牌定位、字符分割和判断、字符识别,开源了项目整理后训练SVM,ANN和CNN数据集,包含答辩ppt和毕业论文正文辅助学习
项目语言:C++11 项目平台:Microsoft Visual Studio 2015 计算机视觉库:Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1 源码编译
SVM: Libsvm ANN: Opencv CNN: Caffe
## 详细说明:
该项目以数字图像处理和机器学习为基础,以1485张图片组成的原始数据集为出发点,研究了如何从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集;针对车牌区域特点和输入图片的全局特点,提出了四种不同的可能的车牌区域提取方法,经过校正后得到车牌区域候选人;参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点,对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域,通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人,通过字符判断分类器和字符搜索,实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取,其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现;通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型,定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别;搭建和编写了一个完整的工程项目,该项目整合了研究过程中的所有方法的程序实现,可以对数据集进行操作也可实现单张图片的自动识别,充分体现了“端到端”和“数据驱动”的思想。
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温馨提示
《计算机毕业设计:基于数字图像处理和深度学习的车牌定位与字符分割识别项目》是一项集合了数字图像处理与深度学习技术的创新项目。该项目旨在通过先进的算法,实现对车牌的快速定位以及字符的精准分割与识别,为智能交通、车辆管理等领域提供强有力的技术支持。 在技术上,该项目首先利用数字图像处理技术对车牌图像进行预处理,包括去噪、二值化、边缘检测等步骤,以突出车牌的特征并去除背景干扰。接着,通过深度学习技术,构建卷积神经网络(CNN)模型对车牌进行定位。该模型经过大量数据的训练,能够准确识别出车牌的位置和大小。在字符分割与识别阶段,项目采用先进的字符分割算法,将车牌上的字符逐一分割出来,并利用CNN模型对字符进行识别。 在资源提供方面,该项目不仅包含了完整的数据集、CNN模型以及详细的论文,还附带了计算机答辩PPT模板。数据集涵盖了多种车牌类型和场景,为模型的训练提供了丰富的素材。CNN模型经过精心设计和优化,具有出色的车牌定位和字符识别能力。论文则对项目的研究背景、技术实现、实验结果等进行了全面而深入的阐述,为学习者提供了宝贵的参考资料。
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基于数字图像处理和深度学习的车牌定位,字符分割识别项目(数据集+cnn模型+论文).zip (56个子文件)
基于数字图像处理和深度学习的车牌定位,字符分割识别项目(数据集+cnn模型+论文)
说明.txt 1KB
文档
项目综述.pdf 2.24MB
毕业论文正文.pdf 4.04MB
300套计算机本科毕业设计题目.xlsx 19KB
code_resource
vlpr
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2.jpg 637KB
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svm.def 477B
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1.jpg 121KB
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5.jpg 6KB
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creat_sample.hpp 2KB
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precomp.hpp 17KB
erfilter.cpp 137KB
new_platelocate.h 64B
svm-predict.c 5KB
chars_judge.cpp 3KB
3.jpg 6KB
7.jpg 2KB
9.jpg 2KB
vlpr.vcxproj 8KB
4.jpg 4KB
vlpr.sln 1KB
README.md 2KB
计算机专业炫酷答辩PPT模板.zip 339.51MB
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