基于MATLAB的车牌字符识别源码+详细文档+全部数据（高分课程设计）.zip

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共 125 条

基于 Matlab 的车牌字符识别

文件说明：

无数据扩充程序： Featrue1.m-Featrue6.m ， test.m ，

Char_Index.txt

有数据扩充程序： Featrue11.m-Featrue66.m ， test1.m ，

Char_Index_kuochong.txt

main.m 为主程序，Char_Index_Err.txt 为需要人工校正的字符

名称列表

使用工具：Matlab，libsvm3.2.2

本文主要通过以下几个方面进行介绍：

� 数据预处理

� 特征提取

� 模型训练与测试

� 模型优化

本案例是通过 SVM 分类器对样本进行训练与测试，达到识别车牌字母、数字及

汉字的目的。关于 SVM 的原理这里就不多赘述了，想了解的同学可以看下陈老

师的 SVM 讲解，写的细致且易懂。

数据集是已经分割好的车牌字符，共有 1000 张车牌字符图片，大小均为

47*92，两个 txt 文本文件分别包含所有字符和需要手工校正的字符图片的名字

及对应的类别。

1.数据预处理

将字符图像进行二值化操作，将图像上的像素点的灰度值设置为 0 或 255，也

就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程，而在 Matlab 中，一幅二值图像

是一个取值只有 0 和 1 的逻辑数组。通常做法是先把彩色图像转化为灰度图

像，再转化为呈现黑白的二值图像，此处我是直接将彩色 RGB 图转化为二值

图，因为与后面的手工校正相关联。当转化完你会发现，大部分字符图像变为

黑底白字，但是还有小部分为白底黑字，所以还需将此部分的图像进行反转处

理，代码如下：

%读取文件

[input1, input2, input3] = textread('Char_Index.txt','%d %d %s',1000,

'headerlines',1);

indexFileName = input3;

for k=1:1000

A=imread(strcat('Char_Image/',char(indexFileName(k,1))));

t=graythresh(A);%设置阈值

B=im2bw(A,t);%将灰度图转化为二值图

%以图像左上角为原点，向下为 x 轴，向右为 y 轴，四个角的值大于等于 2，即有 2 及以上为白

点的，进行反转

[a,b]=size(B);

if(B(1,1)+B(1,b)+B(a,1)+B(a,b)>=2)

for i=1:a

for j=1:b

B(i,j)=1-B(i,j);

end

imwrite(B,strcat('Char_Image_Binary/',char(indexFileName(k,1))));

end

经过上述步骤（二值化，反转），大部分字符已经转为黑底白字，但仍有小部

分顽固字符宁死不屈，这里便进行人工校正。你可能会认为人工参与成本高，

仅限于小数据量样本，并且项目上线后会不断地产生同样问题，所以这并完

美，那么设想下，如果能实现全自动不就解决此问题了吗？该采取什么方法？

这里先卖个关子，后面优化部分会跟大家分享。下图为人工筛选出的白底黑字

部分字符名称。

这里要做的，仅仅是将这 14 张字符进行图片反转即可，最终得到全部的黑底白

字的车牌字，代码如下：

[input] = textread('Char_Index_Err.txt','%s',14);

indexFileName = input;

for k=1:14

A=imread(strcat('Char_Image_Binary/',char(indexFileName(k,1))));

t=graythresh(A);

B=im2bw(A,t);

[a,b]=size(B);

for i=1:a

for j=1:b

B(i,j)=1-B(i,j);

end

imwrite(B,strcat('Char_Image_Binary/',char(indexFileName(k,1))));

end

2.特征提取

2.1 每一行和每一列的白点数

读取 1000 张图片，并将每一行和每一列的白点计数存于 featrue1.txt 中，代码

如下：

[input1, input2, input3] = textread('Char_Index_kuochong.txt','%d %d %s',1000,

'headerlines',1);

indexFileName = input3;

fid=fopen('feature1.txt','w+');

for k=1:1000

A=imread(strcat('Char_Image_Binary/',char(indexFileName(k,1))));

t=graythresh(A);

B=im2bw(A,t);

[a,b]=size(B);

C=zeros(1,a+b);

for i=1:a

for j=1:b

if(B(i,j)==1)

C(1,i)=C(1,i)+1;

end

for j=1:b

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