基于matlab的车牌识别(含子程序) (4).docx

基于 Matlab 的车牌识别系统 MatLab 是一个高级的编程语言和开发环境，广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习等领域。基于 Matlab 的车牌识别系统是一种智能交通系统的核心组件，旨在识别和识别车牌号码，以便于交通管理、车辆管理、停车场管理等领域。 MatLab 的车牌识别系统主要包括以下几个步骤： 1. 车牌图像预处理：包括载入车牌图像、将彩图转换为灰度图、绘制直方图等步骤，以提高图像质量和可读性。 在 Matlab 中，可以使用 imread 函数来载入图像，并使用 rgb2gray 函数将彩图转换为灰度图。接着，可以使用 imhist 函数绘制直方图，以直观看到图像的 histogram 分布。 2. 边缘检测：使用 Roberts 算子对图像进行边缘检测，以便提取车牌的边缘信息。 Roberts 算子是一种常用的边缘检测算子，基于图像的梯度信息来检测边缘。在 Matlab 中，可以使用 edge 函数来实现 Roberts 算子的边缘检测。 3. 图像侵蚀操作：对图像进行侵蚀操作，以去除噪点和小对象。 侵蚀操作可以使用 Matlab 的 imerode 函数来实现。该函数将图像与结构元素进行腐蚀操作，以去除噪点和小对象。 4. 滑腻图像：对图像进行滑腻操作，以填充图像中的孔洞和缺陷。 滑腻操作可以使用 Matlab 的 imclose 函数来实现。该函数将图像与结构元素进行闭运算，以填充图像中的孔洞和缺陷。 5. 删除二值图像的小对象：对图像进行二值化，并删除小对象，以提取车牌的主要信息。 可以使用 Matlab 的 bwareaopen 函数来删除小对象，该函数将删除图像中的小对象，以留下主要信息。 6. 车牌定位：对图像进行车牌定位，以提取车牌的位置信息。 可以使用 Matlab 的 size 函数来获取图像的尺寸，并使用双精度的矩阵来存储图像的信息。接着，可以使用 Matlab 的 max 函数来找到车牌区域的最大值，以确定车牌的位置信息。 7. 字符分割及处置：对车牌图像进行字符分割，并对分割出的字符进行预处理和识别。 可以使用 Matlab 的 imwrite 函数将车牌图像写入文件，并使用 Matlab 的图像处理函数来对图像进行分割和预处理。接着，可以使用 Matlab 的机器学习函数来对分割出的字符进行识别。 基于 Matlab 的车牌识别系统可以实现车牌图像的识别和识别，具有广泛的应用前景。