function [d]=main(jpg)
close all
clc
I=imread('car2.jpg');
figure(1),imshow(I);title('原图')
I1=rgb2gray(I);
figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');
figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');
I2=edge(I1,'roberts',0.15,'both');
figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);
figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');
se=strel('rectangle',[25,25]);
I4=imclose(I3,se);
figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');
I5=bwareaopen(I4,2000);
figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
[y,x,z]=size(I5);
myI=double(I5);
tic
Blue_y=zeros(y,1);
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计
end
end
end
[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定
PY1=MaxY;
while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:,:);
%%%%%% X方向 %%%%%%%%%
Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域
for j=1:x
for i=PY1:PY2
if(myI(i,j,1)==1)
Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;
end
end
end
PX1=1;
while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))
PX1=PX1+1;
end
PX2=x;
while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))
PX2=PX2-1;
end
PX1=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');
figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')
imwrite(dw,'dw.jpg');
[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像');
jpg=strcat(filepath,filename);
a=imread('dw.jpg');
b=rgb2gray(a);
imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');
figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')
g_max=double(max(max(b)));
g_min=double(min(min(b)));
T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值
[m,n]=size(b);
d=(double(b)>=T); % d:二值图像
imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg');
figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')
figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')
% 滤波
h=fspecial('average',3);
d=im2bw(round(filter2(h,d)));
imwrite(d,'4.均值滤波后.jpg');
figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')
% 某些图像进行操作
% 膨胀或腐蚀
% se=strel('square',3); % 使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像进行膨胀
% 'line'/'diamond'/'ball'...
se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix 单位矩阵
[m,n]=size(d);
if bwarea(d)/m/n>=0.365
d=imerode(d,se);
elseif bwarea(d)/m/n<=0.235
d=imdilate(d,se);
end
imwrite(d,'5.膨胀或腐蚀处理后.jpg');
figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后')
% 寻找连续有文字的块,若长度大于某阈值,则认为该块有两个字符组成,需要分割
d=qiege(d);
[m,n]=size(d);
figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n)
k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;
while j~=n
while s(j)==0
j=j+1;
end
k1=j;
while s(j)~=0 && j<=n-1
j=j+1;
end
k2=j-1;
if k2-k1>=round(n/6.5)
[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2-5])));
d(:,k1+num+5)=0; % 分割
end
end
% 再切割
d=qiege(d);
% 切割出 7 个字符
y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[];
while flag==0
[m,n]=size(d);
left=1;wide=0;
while sum(d(:,wide+1))~=0
wide=wide+1;
end
if wide<y1 % 认为是左侧干扰
d(:,[1:wide])=0;
d=qiege(d);
else
temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));
[m,n]=size(temp);
all=sum(sum(temp));
two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)));
if two_thirds/all>y2
flag=1;word1=temp; % WORD 1
end
d(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);
end
end
% 分割出第二个字符
[word2,d]=getword(d);
% 分割出第三个字符
[word3,d]=getword(d);
% 分割出第四个字符
[word4,d]=getword(d);
% 分割出第五个字符
[word5,d]=getword(d);
% 分割出第六个字符
[word6,d]=getword(d);
% 分割出第七个字符
[word7,d]=getword(d);
subplot(5,7,1),imshow(word1),title('1');
subplot(5,7,2),imshow(word2),title('2');
subplot(5,7,3),imshow(word3),title('3');
subplot(5,7,4),imshow(word4),title('4');
subplot(5,7,5),imshow(word5),title('5');
subplot(5,7,6),imshow(word6),title('6');
subplot(5,7,7),imshow(word7),title('7');
[m,n]=size(word1);
% 商用系统程序中归一化大小为 40*20,此处演示
word1=imresize(word1,[40 20]);
word2=imresize(word2,[40 20]);
word3=imresize(word3,[40 20]);
word4=imresize(word4,[40 20]);
word5=imresize(word5,[40 20]);
word6=imresize(word6,[40 20]);
word7=imresize(word7,[40 20]);
subplot(5,7,15),imshow(word1),title('1');
subplot(5,7,16),imshow(word2),title('2');
subplot(5,7,17),imshow(word3),title('3');
subplot(5,7,18),imshow(word4),title('4');
subplot(5,7,19),imshow(word5),title('5');
subplot(5,7,20),imshow(word6),title('6');
subplot(5,7,21),imshow(word7),title('7');
imwrite(word1,'1.jpg');
imwrite(word2,'2.jpg');
imwrite(word3,'3.jpg');
imwrite(word4,'4.jpg');
imwrite(word5,'5.jpg');
imwrite(word6,'6.jpg');
imwrite(word7,'7.jpg');
liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '苏豫陕鲁']); %建立自动识别字符代码表
SubBw2=zeros(40,20);
l=1;
for I=1:7
ii=int2str(I);
t=imread([ii,'.jpg']);
SegBw2=imresize(t,[40 20],'nearest');
if l==1 %第一位汉字识别
kmin=37;
kmax=40;
elseif l==2 %第二位 A~Z 字母识别
kmin=11;
kmax=36;
else l>=3 %第三位以后是字母或数字识别
kmin=1;
kmax=36;
end
for k2=kmin:kmax
fname=strcat('字符模板\',liccode(k2),'.jpg');
SamBw2 = imread(fname);
for i=1:40
for j=1:20
SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j);
end
end
% 以上相当于两幅图相减得到第三幅图
Dmax=0;
for k1=1:40
for l1=1:20
if ( SubBw2(k1,l1) > 0 | SubBw2(k1,l1) <0 )
Dmax=Dmax+1;
end
end
end
Error(k2)=Dmax;
end
Error1=Error(kmin:kmax);
MinError=min(Error1);
findc=find(Error1==MinError);
Code(l*2-1)=liccode(findc(1)+kmin-1);
Code(l*2)=' ';
l=l+1;
end
figure(10),imshow(dw),title (['车牌号码:', Code],'Color','b');
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基于MATLAB的车牌识别系统
共65个文件
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m:3个
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2022-04-06
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包含详细的的设计论文,介绍非常,非常,非常的详细。 包含matlab源码 测试运行成功。 另外包含处理好的字符模板以及测试使用车牌照片 运行: 在MATLAB下运行main.m文件,选择要识别的图片即可自动识别。 大概介绍: 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成,其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块;字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别,原始图象应具有适当的亮度,较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境,加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响,牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷,因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一,其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置,并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来,供字符识别子系统识别之用,分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。
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基于MATLAB的车牌识别系统.zip (65个子文件)
基于MATLAB的车牌识别系统
程序与图像
main.m 6KB
1.车牌灰度图像.jpg 6KB
dw.jpg 8KB
字符模板
8.jpg 774B
A.jpg 803B
U.jpg 12KB
辽.jpg 14KB
2.jpg 12KB
F.jpg 11KB
1.jpg 11KB
N.jpg 12KB
B.jpg 807B
6.jpg 829B
京.jpg 14KB
V.jpg 793B
G.jpg 12KB
3.jpg 815B
D.jpg 12KB
5.jpg 12KB
C.jpg 771B
陕.jpg 867B
Z.jpg 12KB
W.jpg 12KB
J.jpg 566B
H.jpg 663B
P.jpg 656B
E.jpg 12KB
4.jpg 12KB
苏.jpg 824B
S.jpg 12KB
Y.jpg 668B
L.jpg 11KB
R.jpg 12KB
浙.jpg 787B
X.jpg 12KB
Thumbs.db 179KB
I.jpg 11KB
9.jpg 778B
k.jpg 764B
7.jpg 583B
Q.jpg 12KB
鲁.jpg 851B
豫.jpg 918B
O.jpg 12KB
M.jpg 611B
0.jpg 660B
T.jpg 11KB
2.jpg 643B
1.jpg 851B
6.jpg 825B
car2.jpg 58KB
5.膨胀或腐蚀处理后.jpg 8KB
qiege.m 383B
3.jpg 770B
4.均值滤波后.jpg 8KB
5.jpg 818B
getword.m 729B
4.jpg 804B
2.车牌二值图像.jpg 8KB
Thumbs.db 60KB
7.jpg 817B
car3.bmp 1.45MB
main.m.bak 6KB
car1.jpg 22KB
设计论文.doc 730KB
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