用bp网络识别车牌matlab源码
时间: 2023-06-17 15:02:31 浏览: 58
以下是使用BP神经网络进行车牌识别的MATLAB代码示例:
```
% 载入训练数据
load('carPlates.mat');
% 将图像数据转换为列向量
trainData = reshape(trainData, size(trainData, 1) * size(trainData, 2), size(trainData, 3));
testData = reshape(testData, size(testData, 1) * size(testData, 2), size(testData, 3));
% 标准化图像数据
trainData = double(trainData) / 255;
testData = double(testData) / 255;
% 将车牌字符标签转换为二值化矩阵
trainLabels = ind2vec(trainLabels);
testLabels = ind2vec(testLabels);
% 构建BP神经网络模型
hiddenLayerSize = 100;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.trainParam.epochs = 200;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.showWindow = true;
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, trainData, trainLabels);
% 测试神经网络
testResults = net(testData);
testClasses = vec2ind(testResults);
% 计算识别率
accuracy = sum(testClasses == testLabels) / numel(testLabels);
fprintf('识别率:%f\n', accuracy);
```
这段代码使用了MATLAB自带的`patternnet`函数构建了一个BP神经网络模型,并使用`trainscg`训练函数进行训练。训练完成后,使用该模型对测试集进行预测,并计算识别率。需要注意的是,这段代码中的`carPlates.mat`文件需要提前准备好,其中包含了训练集和测试集的图像数据和标签。