Matlab实现车牌识别：模板匹配及源码分享

资源摘要信息:"车牌识别基于matlab投影模板匹配车牌识别【含Matlab源码 1359期】" 知识点: 1.车牌识别系统: 车牌识别系统是一种用于自动识别车辆牌照的系统,它结合了图像处理和模式识别技术。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、电子警察系统等领域。 2.模板匹配技术: 模板匹配是一种基于图像处理的识别技术，通过将已知的模板图像在待识别的图像中进行搜索，匹配度最高的位置即为目标图像的识别结果。在车牌识别中，通常将车牌图像的模板与摄像头获取的车牌图像进行匹配，以识别车牌。 3.Matlab编程基础: Matlab是一种高性能的数学计算环境，广泛应用于工程计算、数据分析和图形绘制等领域。Matlab编程通常用于图像处理、数值计算、信号处理等技术领域。 4.车牌识别算法: 车牌识别算法主要分为基于规则的识别算法和基于机器学习的识别算法。基于规则的识别算法依赖于车牌的特征，如颜色、字体、形状等；而基于机器学习的识别算法则需要大量的样本数据，如BP神经网络车牌识别和CNN卷积神经网络车牌识别。 5.BP神经网络: BP神经网络是一种基于反向传播算法的多层前馈神经网络，广泛应用于模式识别、分类等任务。BP神经网络可以识别车牌中的字符，是车牌识别技术中的一种重要算法。 ***N卷积神经网络: CNN卷积神经网络是一种深度学习网络，特别适用于图像识别任务。CNN可以自动提取图像特征，避免了传统方法中人工设计特征的复杂性。在车牌识别中，CNN可以用于识别车牌中的字符和数字。 7.Matlab源码使用: Matlab源码是用Matlab编写的程序代码，可以直接在Matlab环境中运行。Matlab源码通常包含主函数和调用函数，主函数控制整个程序的运行流程，而调用函数完成具体的任务。 8.仿真咨询: 仿真咨询是指在仿真过程中遇到问题时，可以寻求专业人员的帮助。仿真咨询可以包括完整代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制和科研合作等内容。 以上知识点均来源于文件中的信息和车牌识别技术的一般知识。通过学习和实践，可以对车牌识别技术和Matlab编程有更深入的理解。