基于BP神经网络和HOG特征提取的车辆车牌识别算法仿真

基于BP神经网络和HOG特征提取的车辆车牌识别算法仿真

车辆车牌识别是计算机视觉领域的重要应用之一，它可以在交通管理、安防监控等方面发挥关键作用。本文将介绍一种基于BP神经网络和HOG特征提取的车辆车牌识别算法，并提供相应的Matlab源代码。

1. 算法概述
   车辆车牌识别算法主要分为两个阶段：目标检测和字符识别。在目标检测阶段，我们使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法来提取车辆车牌的特征。然后，我们使用BP神经网络对提取的特征进行训练和识别，以实现字符识别的任务。

2. HOG特征提取
   HOG特征提取算法是一种常用的目标检测算法，它可以有效地提取图像中目标的特征。该算法基于图像中局部区域的梯度方向直方图，通过统计图像梯度的分布来描述目标的形状和纹理特征。在车辆车牌识别中，我们可以使用HOG算法来提取车辆车牌的特征。

以下是使用Matlab实现HOG特征提取的示例代码：

% 读取车辆车牌图像
img = imread('car_plate.png')