目标是开发一种自动识别、分割并读取车辆牌照的技术，该项目即LP-Detector-，其应用场景包括监测进出大型场所的车辆

matlab车牌代码LP检测器 该项目的目标是设计一种自动检测和分割车辆牌照并读取牌照的技术。 该项目的应用将是监视进入和存在大学场所的车辆，并保留频繁到达的车辆的数据库。 遵循的方法是利用SURF（加速鲁棒特征）在应用伽玛校正（例如〜0.3）后检测图像中的关键点。 使用较高的粗麻线阈值，我们可以观察到，大多数检测到的关键点都位于虱子板区域。 利用了这一观察结果，并使用改进的K-means聚类算法可以对车牌进行分割。 然后，将分割的车牌转换为二进制图像，然后将所得图像输入到神经网络中，该神经网络经过训练可以识别车牌的数字和字符。 Python中的MATLAB和OpenCV库用作该项目的编码平台。 对于硬件实现，使用了raspberry pi和picamera模块。 状态：硬件实施将很快完成。 类型：可选的研究项目资源：硬件实施完成后，将在此处提供。