基于matlab的车牌识别算法，里面有相关的设计流程设计报告，字符库完成，选择自己的车辆图片就可以跑了

SupPlate车牌识别系统软件----经得起考验的车牌识别。 带视频跟踪车辆功能，可用于十字路口和路段上卡口违法抓拍. 可检测闯红灯,压实线,压双黄,变道行驶,禁左、直、右转,逆行,违法停车. 有着非常强大的功能。 厦门宸天电子科技有限公司 网站 : http://www.dragonskytech.com 可下载识别演示和sdk开发包。 SupPlate集视频检测卡口,闯红灯电子警察,逆行检测为一体,抓拍率全天候约90%,有效率大于80%。 可很好识别高清照片，对于图像质量差的高清图片，可较好识别。 SupPlate车牌识别是在厦门宸天电子科技有限公司图像处理研发团队经过几年不断精心设计和努力开发的产品。 可识别各种大陆的车牌，包括蓝牌和黑牌，黄牌和白牌，其中黑牌可识别港、澳车牌；黄牌可以识别单排黄色车牌，大型车后车牌和摩托车牌；白牌可以识别包括警车，武警车牌和军车。还可识别香港、澳门地区的车牌，南非和印度尼西亚的车牌识别也有实际应用。 宸天SupPlate车牌识别有以下几大特点： (1):对图像质量要求不敏感：即使图片中车牌处于背光、泛白的情况下(术语对比度低) ,或者车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等等情况，本车牌识别都可较好的识别出来； (2):对图像大小格式要求不严格：可以识别任意大小的图片，在默认参数下车牌字符高度在7～45的范围内，均可识别，对施工要求不是很高； (3): 识别速度快：在P4 2.0 ,512M 机器下768*288图片识别时间不超过50毫秒,如果针对移动实时的可小于30毫秒。 (4):集卡口，闯红灯，逆行，压双黄，移动电子警察等功能为一体，性价比国内最高。 (5):可识别高清晰图片，最大可以获取4个车牌号码。识别500万象素的图像,不超过300毫秒. 特别说明的是：本系统在768*288的图片下识别率极强(对任意质量的图片基本保持在98%以上)，识别准确率较高(全天候约90％),其他大小的图片均可较好的识别。 非常优秀的功能：视频检测和车牌识别一体的识别控件（OCX形式），集成1394与DV连接的移动电子警察功能,录像识别功能.还把摄像机的闯红灯电子警察，路段式卡口和逆行检测融合为一体，在抓拍违法车辆和经过车辆后进行车牌识别，并给出车辆图片(2张全景，1张特写)，车辆信息(车型，车速，经过时间等)，违法信息(正常，闯红灯，逆行，超速等)和车牌信息(车牌号码，车牌颜色，车牌在图像位置信息等)。卡口最多可支持2方向8车道,闯红灯最大可支持4方向,16个车道，替代线圈检测，省去破路面，埋线圈，线圈检测器和系统状态监控器的费用，为用户节约很大一部分的成本。本控件视频检测全天抓拍率大于95%，车牌识别率超过98%，识别准确率约90%,已在国内大量实际应用。 技术服务 QQ :506268930 欢迎加为好友,方便联系. http://www.dragonskytech.com 电话：0592－5622436 5616833

基于matlab的车牌识别算法整个工程

随着智能交通的不断发展，车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面，采用双边缘检测车牌定位方法；对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法；在字符识别上，将分类器分为三组，同时对于易混淆的字符进行了再次分类，这种做法缩短了训练时间，提高了准确率。实验结果表明，所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。

基于MatLAB的车牌识别算法研究

里面是关于现阶段各种主流车牌识别技术算法的比较。包括各种原理和方法的介绍。

车牌识别算法研究论文。

应用MATLAB的车牌识别算法研究.pdf

HyperLPR车牌识别开源源码 ， 支持新能源车牌，但是训练库样本比较少，需要自已训练大量样本才可达到商用级别

这是车牌识别算法以及代码实现，希望可以帮到大家。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时