理工酷

实现方法

1. 本方法基于颜色特征实现车牌定位。 在HSI空间实现蓝色查找，思路来自博客园 silenceer 的博客《车牌识别LPR（五）-- 一种车牌定位法》[1]。 通过对疑似区域求外接矩形判断车牌区域，思路来自博客园 计算机的潜意识 的博客 《EasyPR--开发详解（4）》[2]。
2. 通过垂直投影和连通域分析实现字符分割。
3. 通过3层神经网络实现字符识别。 参考 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程[3]

[1].http://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4191821.html [2].http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4047960.html [3].https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/week/5 (注册登录可见)

程序功能以及文件说明

文件夹

Training ： 神经网络训练程序

matlab 程序：

main.m 主程序 LicPlateLoc.m 车牌定位子函数 LicPlateRec.m 字符识别子函数 LicPlateSeg.m 字符分割子函数 adjust.m
逆透视变换函数 (参考 Dsp Tian matlab练习程序（倾斜校正，透视变换） 博客园 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/12/16/2820916.html) BoxFeature.m 求矩形特征的函数 clean.m 清除多余连通区的函数 findblue.m 查找蓝色区域的函数 minBoundingBox.m
求最小外接矩形的函数 (参考 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/31126-2d-minimal-bounding-box/content/minBoundingBox.m) recognise.m 字符识别函数 rgb2hsi.m
RGB图像转换为HSI图像的函数 (参考 xiaojidan2011.matlab RGB到HSI的彩色转换及实现 CSDN博客 http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/7968883) sigmoid.m S函数

matlab文件

hanzi_theta1.mat 汉字识别的神经网络参数1 hanzi_theta2.mat 汉字识别的神经网络参数2 theta1.mat 字母数字识别的神经网络参数1 theta2.mat 字母数字识别的神经网络参数2

测试图片

TestImage1.jpg TestImage2.jpg 转载自：https://github.com/CaptYoung/License-Plate-Recognition#readme