基于卷积神经网络的车牌识别matlab代码

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的车牌识别是一种常见的图像识别任务。下面是一个简单的基于CNN的车牌识别MATLAB代码示例：

% 导入车牌图像数据集
imds = imageDatastore('车牌图像路径', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 划分训练集和测试集
[trainImgs, testImgs] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');

% 定义CNN网络结构
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()
];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 20, 'InitialLearnRate', 0.001);

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(trainImgs, layers, options);

% 在测试集上进行预测
predictedLabels = classify(net, testImgs);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testImgs.Labels) / numel(testImgs.Labels);
disp(['准确率：' num2str(accuracy)]);

% 对单张图像进行预测
img = imread('待识别车牌图像路径');
img = imresize(img, [32 32]);
predictedLabel = classify(net, img);
disp(['预测结果：' char(predictedLabel)]);

请注意，上述代码仅为一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，还需要准备一个包含车牌图像和对应标签的数据集，并将其存储在指定路径下。