通过之前的4期计算机视觉简单介绍，刚刚像入门的你应该知晓最基础的知识了，而且明确自己要学的内容，今天我们先以一个简单的小Demo来带大家进入真正的计算机视觉领域，我们开始吧！

近几年人工智能的崛起与发展，已经有很多智能化理念都在现实生活中一一被实现，给未来的只有时间和策划问题。

现在什么最多，除了人之外，出去一看就能发现，其中有一个绝对是“车”。所以未来的智能交通、智慧城市一定是无可否定的技术，于是乎，接下来简单聊聊车辆检测类相关的。

如果有兴趣的同学，可以加入我们学习群，和我们进一步进行探讨，今天主要讲解的是一个入门级的车牌检测，希望给这方面感兴趣的同学可以带来一些帮助与启发。

现今，在小区，公司，收费站等都涉及到车牌的检测，这样方便了整个流程的运行，还可以减轻交警的一些工作，比如有套牌嫌疑。所以这种技术的进步和发展，一定是一个非常好的趋势和应用。

效 果 展 示

上面展示的就是最基本的车牌检测。

具体实施

首先，对采集的图像进行灰度化并进行了canny算子边缘检测。就以下面这辆车作为例子，该不会这位车主在看这篇文章吧！

其中，通过灰度化和canny算子边缘检测后，如下图所示，这样处理主要方便显著的车牌检测。

对图像进行腐蚀，然后平滑图像的轮廓并从对象中移除小对象。这样就得到了车牌的具体位置。

对区域进行行向和纵向扫描，然后进行定位剪切；接着做一个水平矫正和垂直矫正。

现在在字符分割前做一次预处理和一个像素量的统计。

开始分割字符

最后，读取到训练好的神经网络，将分割后的车牌字符归一化处理，进行车牌字符的最终识别。

本次是基于Matlab的简单车牌检测，下一期，“计算机视觉战队”为大家带来更复杂的车牌检测。

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