两套自己编写的matlab车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌

### 回答1：
车牌识别系统是一种常见的计算机视觉系统，可以实现对行驶过程中车辆的自动识别。最近我自己编写了两套matlab车牌识别源码，其中第二套相较于第一套进行了一些改进，并且还加入了车牌的识别功能。

第一套源码实现了车辆的检测和定位，但是对于车牌的识别还存在一些不稳定的情况，无法准确地将车牌的字符信息提取出来。因此，在第二套源码中，我对算法进行了优化和改进。

第二套源码除了包含了车辆的检测和定位功能之外，还具有车牌的字符识别功能。采用了卷积神经网络（CNN）进行训练，将车牌字符图片作为训练集，有效地提高了识别准确率。

在第二套源码的设计中，对于车牌的定位和识别具有一定的鲁棒性，能够在光照、角度等环境变化下，依然能够准确地识别出车牌上的字符信息。

总体来说，第二套matlab车牌识别源码比第一套更加稳定和准确，还具有一定的鲁棒性，在实际应用中能够取得更好的效果，对于提高交通管理和安全方面具有重要的意义。

### 回答2：
汽车是人们生活中不可缺少的一部分，而车牌识别技术则是汽车管理领域中非常重要的一个环节。而基于Matlab平台的车牌识别软件则是数码界中的佼佼者。本文将介绍两套我们自己编写的Matlab车牌识别源码，第二套较第一套改进了一些，在其中加入了车牌。

第一套车牌识别源码是我们在学习Matlab过程中所编写，它可以实现对车牌的简单识别。该程序根据图像的灰度值、边缘轮廓、模板匹配等原理来完成车牌识别工作。程序能够自动识别输入图像中的车牌，并将其准确地分离出来。但是该程序在处理复杂情况下，比如光线、车牌图案等变化较大的情况下，效果较差，准确率不高。

第二套车牌识别源码是在第一套的基础上改进而来，该程序重点改进了车牌字符的识别和车牌的识别准确率。在车牌图案检测方面，增加了对车牌倾斜、光线变化等复杂情况的处理。

在车牌字符识别方面，我们采用了模板匹配和神经网络识别相结合的方式进行字符识别。具体来说，首先对输入图像的字符进行分割处理，将每一个字符单独提取出来，然后将其转化为二值图像，并生成对应的特征模板。再将特征模板和训练好的神经网络进行匹配，最终得到识别结果。通过这种方式，我们大大提高了识别准确率，并且能够应对多样化的车牌图案，如汉字、字母、数字等。

综上所述，我们的第二套Matlab车牌识别源码在识别准确率和对复杂情况的适应性上都有了一定的进步，具备一定的实用价值和发展前景。