本课程设计旨在介绍使用MATLAB语言进行车牌识别的方法和技术，通过结合数字图像处理和模式识别来实现对车牌的自动识别和识别率的提升。具体内容包括车牌图像的处理、目标检测和识别算法的实现、模型优化和性能
基于车牌识别的车辆进出管理系统 车牌识别采用的Hyper LPR ,自定义训练集〜 管理系统采用python && Django来进行开发〜 目前已完成v1.0 ,正在开发v2.0 。
该压缩包含基于MATLAB的车牌识别的代码及一份课程设计的报告文档，代码功能完整可用，报告格式较规范。该设计主要研究基于MATLAB软件的汽车号牌设别系统设计，系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定
车牌识别，车牌定位，字符识别，特征提取，实现了一种实用的方法
730个带有十个特征值的样本集。可用来机器学习，最常用的是测试LibSVM是否在matlab中编译成功
一共7777个人脸正样本，尺寸为80*80
用于训练的负样本图片，总共有2500张，都是灰度图，稍加修改，可以用于人脸识别、车辆识别等训练的负样本。
此车牌汉字数据集包含各省份的车牌简称，如京、津、沪、渝、蒙、新、藏、宁、桂、川等。总共包含约3000张图片，每张图片大小为20*20像素。可用于字符识别方法的模板库，基于模板匹配算法和基于人工神经网络
人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等
自己修改整理的基于matlab的车牌识别系统源码及字符库，能适用新版本matlab2017，100%能够运行，有文档说明和源码注释，对做相关课题的毕业生很有帮助
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