在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱和度特征 ...

第四篇：车牌定位　　 　　车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来。车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源，它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现，只有准确地定位出车牌，才会有后续的车牌分割与字符识别。 　　目前车牌定位有两大类、基于灰度、基于彩色 ...

通过学习别人的程序，个人了解到车牌识别分为如下几个步骤： 1.读取一张车牌照片 2.将车牌照片转化成R、G、B、H、S、V分量 3.选取最合适的分量图像进行阈值分割（获取车牌在图像中的区域） 4.打开矩形区域 5.获取矩形区域 6.获取矩形区域的角度 7.获取矩形区域的中心点 8. ...

车牌识别之一：车牌定位http://blog.csdn.net/sing_sing/article/details/5937725 车牌识别之二：字符分割http://blog.csdn.net/sing_sing/article/details/5937751 ...

网上有很多车牌识别的源代码，很乱，于是自己整理了一份，并把主函数精简到最简单，因为如果主函数里面子函数太多的话，想自己再添加东西进去，不容易，处处是大括号，一会就迷糊了。但是把子函数拉出去的话，就需要把 形参和实参的关系协调好。处理不好就老是出问题，还有就是让主函数中调用子函数时，让谁当实参，也要 ...

http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html 1，运行准备 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr说明的用法，运行过程分以下4步： （1）准备10万个背景图片 （2）合成1000个测试车牌图像 ...

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int areas; //该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片 ...

本文对公开的文章进行验证，从环境搭建到运行到结果分析。 1，文章：基于TensorFlow的车牌号识别系统 文章（译文） http://www.cnblogs.com/Jsmile2017/p/6802331.html 原文： http://matthewearl.github.io ...