基于某matlab地车牌识别(含子程序)26829.doc

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1、基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理1.载入车牌图像：function[d]=main(jpg)[filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg','JPEG文件(*.jpg)'});if(filename==0),return,endglobalFILENAME%定义全局变量FILENAME=[pathnamefilename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：2.将

2、彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3.用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);t

3、itle('roberts算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('平滑图像');结果如下所示：6.删除二值图像的小对象I5

4、=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象');结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic%tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵fori=1:yforj=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图

5、像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色%则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[tempMaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2

6、2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%x方向车牌区域确定%%%%%%X方向%%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域forj=1:xfori=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)=Blue_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1PX1))PX2=PX2-1;

7、endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离

8、出组成车牌的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌。代码如下：imwrite(dw,'彩色车牌.jpg');%将彩色车牌写入彩色车牌文件中a=imread('彩色车牌.jpg');%读取车牌文件中的数据b=rgb2gray(a);%将车牌图像转换为灰度图imwrite(b,'车牌