【摘 要】
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车牌识别技术主要是以图像分割理论和图形识别理论为基础，通过对采集到的车牌图像进行预处理、车牌定位，并将车牌部分的图像截取后，进行矩形校正，然后进行字符分割归一化处理，最后可以通过神经网络或者模式识别技术识别出车牌上的字符。文章在分析并参考现有车牌识别技术的基础上，运用Python+Open CV技术，选取合适的图像处理方法实现了的车牌识别功能。系统除了具有车牌识别的信息处理功能，且有较高的识别正确
【基金项目】
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教育部社科规划项目（20YJAZH040）； 湖南省自然科学基金项目（2020JJ4327）,福建省自然科学基金项目（2019J01751）； 湖南省社会科学成果评审委员会课题（XSP22YBZ054）； 湖南科技学院2022年校级教学改革研究重点项目（XKYJ2022010）；
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车牌识别技术主要是以图像分割理论和图形识别理论为基础，通过对采集到的车牌图像进行预处理、车牌定位，并将车牌部分的图像截取后，进行矩形校正，然后进行字符分割归一化处理，最后可以通过神经网络或者模式识别技术识别出车牌上的字符。文章在分析并参考现有车牌识别技术的基础上，运用Python+Open CV技术，选取合适的图像处理方法实现了的车牌识别功能。系统除了具有车牌识别的信息处理功能，且有较高的识别正确率和较快的识别速度，还能进行批量车牌的识别处理，并生成识别记录Excel文件上传至云服务的数据库中，为进一步实现车牌识别系统智能化提供支持。
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