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1、实验报告课程名称数字图像处理题目汽车车牌定位与字符识别7汽车车牌定位与字符识别一、实验目的：1、巩固理论课上所学的知识。2、锻炼动手能力、激发研究潜能，增强理论联系实际的能力。二、设计原理与步骤：定位汽车车牌并识别其中的字符，采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。基本方法如下：1、读取待处理的图像，将其转化为二值图像。2、去除图像中不是车牌的区域。3、为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符。4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见，但一个更大的连通域将车牌所在连通域包围了，需将其填充。5、查找连通域边
2、界。同时保留此图形，以备后面在它上面做标记。6、找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。判断的标准是：测得该车牌的长宽比约为X:1，其面积和周长存在关系：(X×L×L)/(2×(X＋1)×L)2≈1/Y，以此为特征，取metric=Y*area/perimeter^2作为连通域的匹配度，它越接近1，说明对应的连通域越有可能是X:1的矩形。7、将车牌图像反白处理，并扩充为256×256的方阵，以便傅立叶变换中矩阵旋转运算的进行。8、从文件读取一个字符模板。对图像计算傅立叶描述子，用预先定义好的决策函数对描述子进行计算。变换后的图像中，亮度的高低指示相应区域与模板的匹配程度。9、确定
3、一个合适的门限，显示亮度大于该门限的点，也就是与模板的匹配程度最高的位置。10、对照图片，可以说明相应字符被识别和定位了。三、实验记录及分析：待处理的图像如下所示。图像整体比较清晰干净，车牌方向端正，字体清楚，与周围颜色的反差较大。读取待处理的图像，将其转化为二值图像。经试验，采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚，杂点最少。I=imread('car.jpg');I2=rgb2gray(I);I4=im2bw(I2,0.2);7原始图像二值图像去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符。此时车牌所在白色连通域已
4、清晰可见，但在黑色区域以外，是一个更大的白色连通域，将车牌所在连通域包围了。有必要将其填充。查找连通域边界。同时保留此图形，以备后面在它上面做标记。bw=imfill(bw,[11]);[B,L]=bwboundaries(bw,4);imshow(label2rgb(L,@jet,[.5.5.5]))holdonfork=1:length(B)boundary=B{k};plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)end从对象中移除小对象平滑图像的轮廓找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。判断的标准是：测得该车牌的长宽
5、比约为4.5:1，其面积和周长存在关系：(4.5×L×L)/(2×(4.5＋1)×L)2≈1/27，以此为特征，取metric=27*area/perimeter^2作为连通域的匹配度，它越接近1，说明对应的连通域越有可能是4.5:1的矩形。%找到每个连通域的质心stats=regionprops(L,'Area','Centroid');%循环历遍每个连通域的边界7%找到每个连通域的质心stats=regionprops(L,'Area','Centroid');%循环历遍每个连通域的边界fork=1:length(B)%获取一条边界上的所有点boundary=B{k};%计
6、算边界周长delta_sq=diff(boundary).^2;perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));%获取边界所围面积area=stats(k).Area;%计算匹配度metric=27*area/perimeter^2;%要显示的匹配度字串metric_string=sprintf('%2.2f',metric);%标记出匹配度接近1的连通域ifmetric>=0.9&&metric<=1.1centroid=stats(k).Centroid;plot(centroid(1),centroid(2),'ko');%提取该连通域所对应在二
7、值图像中的矩形区域goalboundary=boundary;s=min(goalboundary,[],1);e=max(goalboundary,[],1);goal=imcrop(I4,[s(2)s(1)e(2)-s(2)e(1)-s(1)]);end%显示匹配度字串text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,...metric_string,'Color','g',...'FontSize',14,'FontWeight','bold');end图示
