智能网联汽车概论 课程设计2 车牌号码识别.docx

【智能网联汽车概论】课程设计中的车牌号码识别是一个基于MATLAB的图像处理项目，主要涉及以下几个核心知识点： 1. **图像采集**：车牌号码识别的起点是原始图像的采集，这通常通过摄像头或其他图像捕捉设备完成。在这个阶段，确保图像清晰且包含完整的车牌是至关重要的。 2. **灰度变换**：为了简化图像处理，原始彩色图像通常会转换为灰度图像。MATLAB中的`rgb2gray`函数可以实现这一转换，减少图像处理的复杂性。 3. **边缘检测**：通过使用Canny、Sobel或Prewitt等算法检测图像的边缘，以找出车牌的轮廓。MATLAB的`edge`函数可以实现边缘检测，例如在这里可能用到了`edge(img1,'Canny')`。 4. **图像腐蚀与膨胀**：这两种操作是形态学图像处理的一部分，用于去除噪声并使目标特征更加明显。MATLAB中的`imerode`和`imelete`函数分别对应图像腐蚀和膨胀。例如，这里使用了结构元素`se=strel('rectangle', [30, 30])`定义一个矩形结构元素，然后应用到图像上进行闭合操作。 5. **删除小面积对象**：在图像处理中，可能会有一些小面积的噪声或非目标对象，通过删除这些小面积对象可以提高识别准确性。MATLAB中的`bwareaopen`函数可以完成这个任务，通常设置一个面积阈值来决定哪些对象应被删除。 6. **车牌定位切割**：这一步是关键，需要准确找到车牌在图像中的位置。这可能涉及到像素统计和循环判断，例如代码中通过`while`循环寻找车牌的上下边界。 7. **字符切割**：切割出单个字符是识别的前置步骤，可能涉及图像的进一步处理，如灰度处理、直方图均衡化、二值化处理和中值滤波。这些步骤有助于增强字符的对比度，方便后续的分割。MATLAB的`imhist`、`im2bw`和`medfilt2`等函数可能在这一步被用到。 8. **字符识别**：切割后的字符进行识别，可能采用模板匹配、OCR（光学字符识别）或者深度学习的方法。在这个项目中，定义了`getword`函数来执行此操作，但具体实现未给出。 9. **子程序函数编写**：`my_imsplit`和`getword`是两个自定义的MATLAB子函数，分别用于图像分割和字符分割。编写这样的函数是为了封装特定的图像处理逻辑，提高代码的可读性和重用性。 10. **结果展示**：识别结果通常会以文本或图像的形式展示，以便于验证和分析。`imshow`和`imwrite`函数可以用来显示和保存图像，而识别出的车牌号码可以输出到控制台或写入文件。 在实际应用中，车牌号码识别是智能交通系统和自动驾驶技术的重要组成部分，它可以用于车辆追踪、交通管理等多种场景。通过MATLAB这样的工具，可以方便地实现算法开发和验证，为进一步的系统集成和优化打下基础。