基于Matlab的车牌识别：模板匹配法与BP神经网络效果对比及应用

车牌识别这一块，用Matlab做起来挺有意思的，尤其是这篇关于模板匹配法和BP 神经网络对比的文章，挺适合对图像和机器学习有兴趣的朋友。文章里详细讲了两种算法的实现方式和效果，模板匹配法比较适合那些变化不大的车牌，速度快，部署简单，而BP 神经网络则在应对模糊车牌时更有优势，鲁棒性强。作者还在实际调试中分享了不少经验，怎么调试、优化，遇到问题如何，实用。测试结果也给了个比较清晰的对比：模板匹配法的正确率为 97.3%，而BP 神经网络是 95%。不过如果两者结合使用，效果就更好了，准确率直接突破 98%。如果你想了解车牌识别技术，尤其是学习这两种算法的实现，可以试试这篇文章，收获应该蛮大。