车牌识别系统MATLAB源代码完整.doc

车牌识别系统MATLAB源代码完整.doc 车牌识别系统是计算机视觉领域的一种应用，旨在通过图像处理和模式识别技术来识别车牌信息。本文档提供了一个完整的MATLAB源代码，用于实现车牌识别系统的各个组件，包括图像预处理、车牌区域二值化处理、字符识别和模板匹配等。 图像预处理是车牌识别系统的第一步骤，目的是将图像转换为适合处理的格式。在这个系统中，我们使用的图像预处理函数是Pre_Process，输入参数是原始图像Img，输出参数是预处理后的图像Plate、bw和Loc。这个函数将图像进行resize、灰度化、阈值化和去噪声处理，以增强图像的对比度和清晰度。 车牌区域二值化处理是车牌识别系统的第二步骤，目的是将车牌区域从背景中分离出来。在这个系统中，我们使用的车牌区域二值化处理函数是Plate_Process，输入参数是预处理后的图像Plate和id，输出参数是二值化后的图像result。这一步骤的目的是将车牌区域从背景中分离出来，以便后续的字符识别。 字符识别是车牌识别系统的第三步骤，目的是将车牌上的字符识别出来。在这个系统中，我们使用的字符识别函数是Main_Process，输入参数是二值化后的图像bw，输出参数是识别出的字符words。这个函数使用了模式匹配技术来识别字符。 模板匹配是车牌识别系统的第四步骤，目的是将识别出的字符与模板库中的字符进行匹配。在这个系统中，我们使用的模板匹配函数是Write_Mask，输入参数是识别出的字符words和id，输出参数是写入模板库的结果。这个函数将识别出的字符与模板库中的字符进行匹配，以确定车牌的信息。 Get_Id函数用于获取图像的id信息，输入参数是文件路径file，输出参数是图像的id信息id。这个函数使用imfinfo函数来获取图像的文件大小，然后将其与模板库中的文件大小进行匹配，以确定图像的id信息。 Cubic_Spline函数用于三次样条插值，输入参数是节点矩阵P，输出参数是样条节点矩阵R。这一步骤是为了在插值节点处计算累加弦长，然后使用这些值作为参数来计算插值结果。 本文档提供了一个完整的车牌识别系统的MATLAB源代码，涵盖了图像预处理、车牌区域二值化处理、字符识别和模板匹配等组件。这套系统可以用于实际的车牌识别应用中。