识别车牌源码

⑴ 求数字信号处理有关车牌识别的MATLAB代码

虽然我未必能帮助你解决这个问题，但是还是想说几句来帮助你。
（1）车牌照识别是属于图像处理里面的内容，MATLAB里面有图像处理工具箱可以帮助你，但是不能帮你彻底解决问题。
（2）能否无错识别肯定和图片的清晰度有关，没有任何一个软件或者代码可以保证完全识别出来，当然，在仅仅考虑图片清晰的前提下（即肉眼可以很轻松识别），还是可以保证比较高的识别率。
（3）这个问题涉及到图片的方位判断，边界提取，字符匹配 等算法，本质上不是一个代码问题，而是一个算法问题。也不局限于MATLAB来解决，GIS,C++,等软件都可以用来做。但是算法才是关键。
（4）给你一些参考文献，希望能对你有启发。
[1] 刘峡壁，贾云得. 一种字符图像线段提取及细化算法[J]. 中国图象图形学报. 2005(01): 48-53.
[2] 李文举，梁德群，崔连延，等. 一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法[J]. 计算机应用研究. 2004(07): 258-260.
[3] 曹建海，路长厚. 基于小波变换和DCT的字符图像特征抽取新方法[J]. 光电子•激光. 2004(04): 477-482.
[4] 付仲良，陈江平，黄书强，等. 货车图像车牌区快速定位及字符切割算法[J]. 计算机工程与设计. 2003(01): 77-79.
[5] 王建平，盛军，朱程辉. 基于小波分析的视频图像字符特征提取方法研究[J]. 微电子学与计算机. 2002(05): 51-53.
[6] 吴大勇，魏平，侯朝桢，等. 一种车牌图像中的字符快速分割与识别方法[J]. 计算机工程与应用. 2002(03): 232-233.
[7] 陈锻生，谢志鹏，刘政凯. 复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术[J]. 小型微型计算机系统. 2002(09): 1144-1148.
[8] 顾晖，程晨，梁惺彦. 利用模糊边界提取算法实现医学图像边界提取[J]. 现代计算机(专业版). 2008(01): 38-40.
[9] 罗诗途，王艳玲，罗飞路，等. 基于分形几何边界提取的图像跟踪方法[J]. 应用光学. 2006(01): 19-22.
[10] 王少霞，颜钢峰. 基于张弛法的图像边界提取算法[J]. 江南大学学报. 2005(05): 53-55.
[11] 王艳玲，张玘，罗诗途. 基于分形几何边界提取的图像跟踪方法[J]. 光电子技术与信息. 2005(06): 49-52.
[12] 付青青，冯桂. 噪声图像中边界提取方法的研究[J]. 电脑与信息技术. 2003(01): 22-25.
[13] 王晖，张基宏. 多尺度图像边界提取的小波算法与最优准则[J]. 深圳大学学报. 1997(Z1): 21-25.

⑵ 车牌识别系统算法代码怎么编写

建议使用matlab，网上搜搜国外有一些demo程序。
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车辆自动识别是建立在图像对比组件的基础上，利用摄像机拍摄车辆运行动态视频，然后采用先进的神经网络算法和模糊算法相结合，通过对视频流的采集和处理，完成车牌自动识别，自动进行车牌号码比较，并以文本的格式与进出场数据进行打包保存。

原理介绍：车辆自动识别系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别，并自动找到最佳识别效果的图像，应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率，并且能够降低工程的施工难度。立林智能网络车牌自动识别正是基于这一思想，采用专有的技术，利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即对单个车辆进行了多次识别，从而有效克服了现有车辆识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别，从工程的角度看，比单帧识别成功的机率要高很多，这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同，识别效果也不尽相同，从理论上讲，只要有一帧足够清晰的图像就有一个好的识别结果。立林智能网络车牌自动识别还采用先进的目标跟踪，以及识别结果最佳化等方法，来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。
要实现对视频流逐帧识别，必须采用行之有效的高速识别算法，即神经网络算法和模糊算法相结合，否则无法达到实用的效果。对于常用的768×288高分辨率图像，立林智能网络车牌自动识别可以在3到10毫秒内完成全部的识别过程，并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。

⑶ 车牌识别程序

汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一、车牌识别技术流程剖解

车牌识别作为交通监控的核心技术，应用兆樱基在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。

系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。

优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。

二、系统实现功能和技术特点

准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。

采用图像自动触发方式，不需要其他外在触发机制。

自动完成车辆记数，车流量统计。

对已抓拍图像能与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中心机上及时。

内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能自动备份数据并完成统计报告。

在网络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运行状况。

对运动速度在180公里/小时以下的汽车车牌进行自动识别。

在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴雨天、夜间人工光照条件下，车牌识别率不低于90%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民用汽车车牌、军用汽车车牌(含武警车牌)、警用汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。

抓拍图像的时间小于0.03秒，识别图像的时间小于0.2秒。

系统适应全天候条件下工作。

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