车牌识别 基于深度学习算法

该博客介绍了使用深度学习算法进行车牌识别的过程,包括数据采集、预处理、构建卷积神经网络(CNN)模型以及训练和评估。通过图像二值化、批归一化和LeakyReLU激活函数等步骤,构建了一个识别准确率较高的车牌识别系统。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

深度学习算法 

实现数据的采集分析

然后构建网络 实现自动识别网络的结果

%%  清空环境变量
clear 
clc

%%  读取样本数据
dirinfo = dir('.\sample\');                             % 获取图像目录所有文件信息
Name = {dirinfo.name};                                  % 获取文件名
Name(1:2) = [];                                         % 去除文件夹固有信息
[nouse, num_of_char] = size(Name);                      % 获取类别数量
count = 1; images = []; labels = [];                    % 初始化参数 

for  cnt =1 : num_of_char                              % for 循环读取所有文件夹
     pathname = horzcat('.\sample\', Name{cnt},'\');   % 把路径和名字融合一起
     sub_dirinfo = dir(pathname);                      % 获取图像目录所有文件信息
     sub_Name = {sub_dirinfo.name};                    % 获取文件名
     sub_Name(1:2) = [];                               % 去除固有信息
     [nouse, num_of_image] = size(sub_Name); 

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