在對車牌識別過程中，常用的方法有：基於形狀、基於色調、基於紋理、基於文字特征等方法。首先基於形狀，在車牌中因為車牌為形狀規格的矩形，所以目的轉化為尋找矩形特征，常常是利用車牌長寬比例特征、占據圖像的比例等。基於色調，國內的車牌往往是藍底白字，可以采用圖像的色調或者飽和度特征 ...

第四篇：車牌定位　　 　　車牌定位就是采用一系列圖像處理或者數學的方法從一幅圖像中將車牌准確地定位出來。車牌定位提取出的車牌是整個車牌識別系統的數據來源，它的效果的好壞直接影響到整個系統的表現，只有准確地定位出車牌，才會有后續的車牌分割與字符識別。 　　目前車牌定位有兩大類、基於灰度、基於彩色 ...

通過學習別人的程序，個人了解到車牌識別分為如下幾個步驟： 1.讀取一張車牌照片 2.將車牌照片轉化成R、G、B、H、S、V分量 3.選取最合適的分量圖像進行閾值分割（獲取車牌在圖像中的區域） 4.打開矩形區域 5.獲取矩形區域 6.獲取矩形區域的角度 7.獲取矩形區域的中心點 8. ...

車牌識別之一：車牌定位http://blog.csdn.net/sing_sing/article/details/5937725 車牌識別之二：字符分割http://blog.csdn.net/sing_sing/article/details/5937751 ...

網上有很多車牌識別的源代碼，很亂，於是自己整理了一份，並把主函數精簡到最簡單，因為如果主函數里面子函數太多的話，想自己再添加東西進去，不容易，處處是大括號，一會就迷糊了。但是把子函數拉出去的話，就需要把 形參和實參的關系協調好。處理不好就老是出問題，還有就是讓主函數中調用子函數時，讓誰當實參，也要 ...

http://www.cnblogs.com/jackkwok/p/7228021.html 1，運行准備 按照https://github.com/matthewearl/deep-anpr說明的用法，運行過程分以下4步： （1）准備10萬個背景圖片 （2）合成1000個測試車牌圖像 ...

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int areas; //該函數用來驗證是否是我們想要的區域，車牌定位原理其實就是在圖片 ...

本文對公開的文章進行驗證，從環境搭建到運行到結果分析。 1，文章：基於TensorFlow的車牌號識別系統 文章（譯文） http://www.cnblogs.com/Jsmile2017/p/6802331.html 原文： http://matthewearl.github.io ...