车牌定位与字符分割算法研究及实现

粘连细胞分割算法的研究与实现论文对分割粘连细胞作用很大

包括车牌图像灰度化，边缘检测，预处理，车牌定位，车牌分割，二值化，识别率很高。很好。本人的作业

本程序通过采集的车牌图像进行灰度变换，边缘检测，腐蚀和平滑等处理过程，得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位和数字识别。本程序由matlab编写，有详细的代码和配套图片，可以

用matlab实现汽车牌照识别定位分割源代码

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主要功能：车牌定位、分割、识别论文二十五篇例囊括了各种matlab技术，适合matlab编程人员。

包含车牌定位,车牌识别,可以识别多个车牌,准确率高

。本文提出一种基于模糊神经网络的算法,充分利用车牌的颜色信息,根据车牌底色对不同分量进行加强,直接对彩色车牌进行字符分割

摘要:为了实现车牌的准确定位及后续的车牌识别，提出一种改进的车牌定位算法。该方法首先对预处理后的车牌图像进行模板匹配来大致确定车牌I区域，为了节约运算时间，对模板匹配法进行优化。接着，运用形态梯度方法

针对复杂背景下的车牌定位问题，提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像，转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化，得字符边缘颜色像素区，同时通