手动发货 基于python的车牌识别系统设计源码

本资源主要分为三个部分: 车牌定位 字符分割 字符识别, 每个部分都可独立运行。车牌定位采用数学形态学和颜色特征相结合的方法。首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形态学操作突出车牌区域, 然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域, 并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正, 最后根据车牌颜色特征选取最终区域, 同时确定车牌的颜色。字符分割基于投影法, 利用二值化图像素的分布直方图进行分析。其中水平投影确定字符区域并去除上下边框, 垂直投影找出相邻字符的分割点, 并通过适当算法组合分割的汉字和去除车牌上的分隔点、边框等干扰; 字符识别基于keras框架, 首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练, 准确率达到97.87%, 然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别, 最终组成车牌号码, 实现车牌识别的目标。