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基于MATLAB的BP神经网络车牌识别系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现了完整的车牌图像识别流程，包括图像预处理、字符分割和BP神经网络识别三大模块。系统能够对输入车牌进行灰度化、二值化、噪声过滤和尺寸归一化处理，通过边缘检测与连通域分析精准分割字符，最终借助训练好的BP神经网络完成字符识别。
详 情 说 明
基于BP神经网络的车牌图像识别系统
项目介绍
本项目是一个基于BP神经网络的车牌图像自动识别系统。系统通过图像处理技术对输入的车牌图像进行预处理、字符分割，并利用训练好的BP神经网络模型对分割后的字符进行识别，最终输出结构化的车牌号码及置信度信息。适用于智能交通、车辆管理等多种场景。功能特性
- 图像预处理模块：对输入图像进行灰度化、二值化、噪声过滤和尺寸归一化，为后续处理提供标准化的输入。
- 字符分割模块：结合边缘检测与连通域分析算法，精准定位并分割车牌中的单个字符。
- BP神经网络识别模块：采用预先训练的BP神经网络模型，对分割出的字符进行高精度分类识别。
- 结果输出模块：将识别结果以“京A·12345”格式的文本输出，并提供各字符的识别置信度及处理状态标识，同时支持在原图像上可视化标注识别区域。
使用方法
- 准备待识别的车牌图像（JPEG或PNG格式），确保车牌区域清晰、完整。
- 运行主程序，系统将自动完成图像预处理、字符分割和字符识别。
- 查看输出的识别结果，包括车牌号码字符串、各字符置信度以及处理状态。
- 系统会生成并显示带有识别区域标注的原图像。
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
- 硬件建议：内存不少于4GB，支持OpenCV的图像处理加速（可选）
