MATLAB驱动的车牌识别测试平台：Python+Selenium+PIL+Tesseract实现验证码登录

在本篇硕士学位论文中，研究者探讨了基于MATLAB的车牌识别系统的开发与优化。近年来，随着智能交通的发展，车牌识别作为关键技术，在停车场管理、高速公路超速监控、城市交通执法等多个领域展现出巨大潜力，对于提升交通安全和效率具有重要意义。 论文首先概述了车牌识别系统的基本概念和应用背景，强调了当前市场上虽然已有相关产品，但算法的持续改进和研究仍然是热点。作者对现有技术进行了深入研究，明确了整体设计方案，将软件部分划分为三个核心模块：车牌定位、车牌字符切分和车牌字符识别。 在车牌定位模块，作者提出了结合小波变换的边缘检测方法，有效提高了在低光照条件下的定位精度，算法具有良好的通用性，能适应不同底色的车牌。车牌二值化方面，作者改进了Otsu算法，通过重新划分直方图区域，显著减少了处理时间，并确保了对各类车牌的高效二值化。 在字符识别部分，采用有动量的梯度下降法训练BP神经网络，降低了学习过程中震荡，使得BP网络能够快速收敛，从而准确地识别车牌字符。论文还对比了模板匹配算法和BP网络算法，结果显示BP网络算法在性能上优于模板匹配算法。 为了验证这些算法的有效性，作者构建了一个基于MATLAB的测试平台，使用M语言编程实现。通过测试平台，对353张卡口汽车照片进行车牌识别，并评估了系统的性能。实验结果表明，该设计的车牌识别系统能够有效识别车牌，为后续产品的商业化开发提供了坚实的技术基础。 关键词包括车牌识别、小波变换、Otsu算法、模板匹配、BP网络以及MATLAB，这些关键词突出了论文的核心技术和工具。整体来看，这篇论文不仅展示了车牌识别技术的理论进展，也提供了实际应用中的解决方案，具有较高的学术价值和实践意义。