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% 字符分割模块算法
% 定位剪切后的彩色车牌图像－－灰度－－二值化－－统一到黑底白字－－去除上下边框
% －－切割出最小范围－－滤波－－形态学处理－－分割出7个字符
% 去除上下边框算法：
% 1.黑白跳变小于阈值则被视为背景；2.连续白线大于某阈值则该白线被认为是背景
% 3.单行白色大于阈值则被认为是背景，考虑FLAG的值；
% 4.做完以上处理后，上边1/2 中搜索连续两条黑线，认为该黑线以上为背景；在下边1/2 中搜索连续两条黑线，认为该黑线以下为背景
% 归一化为 40*20 ，商用系统程序中归一化为 32*16 ，此处仅演示作用
function [d]=lpcseg(jpg)
I=imread('E:\2.jpg');
I1=rgb2gray(I);
I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);
se=strel('rectangle',[25,25]);
I4=imclose(I3,se);
I5=bwareaopen(I4,2000);
[y,x,z]=size(I5);
myI=double(I5);
tic
white_y=zeros(y,1);
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
white_y(i,1)= white_y(i,1)+1;
end
end
end
[temp MaxY]=max(white_y);
PY1=MaxY;
while ((white_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((white_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:,:);
white_x=zeros(1,x);
for j=1:x
for i=PY1:PY2
if(myI(i,j,1)==1)
white_x(1,j)= white_x(1,j)+1;
end
end
end
PX1=1;
while ((white_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))
PX1=PX1+1;
end
PX2=x;
while ((white_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))
PX2=PX2-1;
end
PX1=PX1-1;
PX2=PX2+1;
dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);
t=toc;
figure(1),subplot(3,2,1),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(jpg);
%figure(1);subplot(3,2,1),imshow(a),title('1.定位剪切后的彩色车牌图像')
b=rgb2gray(a);
imwrite(b,'2.车牌灰度图像.jpg');
figure(1);subplot(3,2,2),imshow(b),title('2.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,'3.车牌二值图像.jpg');
figure(1);subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.车牌二值图像')
% 旋转
rotate=0;
d=imread('3.车牌二值图像.jpg');
bw=edge(d);
[m,n]=size(d);
theta=1:179;
% bw 表示需要变换的图像，theta 表示变换的角度
% 返回值 r 表示的列中包含了对应于 theta中每一个角度的 Radon 变换结果
% 向量 xp 包含相应的沿 x轴的坐标
[r,xp]=radon(bw,theta);
i=find(r>0);
[foo,ind]=sort(-r(i));
k=i(ind(1:size(i)));
[y,x]=ind2sub(size(r),k);
[mm,nn]=size(x);
if mm~=0 && nn~=0
j=1;
while mm~=1 && j<180 && nn~=0
i=find(r>j);
[foo,ind]=sort(-r(i));
k=i(ind(1:size(i)));
[y,x]=ind2sub(size(r),k);
[mm,nn]=size(x);
j=j+1;
end
if nn~=0
if x % Enpty matrix: 0-by-1 when x is an enpty array.
x=x;
else % 可能 x 为空值
x=90; % 其实就是不旋转
end
d=imrotate(d,abs(90-x)); % 旋转图像
rotate=1;
end
end
imwrite(d,'4.Radon 变换旋转后的二值图像.jpg');
figure(1),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.Radon 变换旋转后的二值图像')
% 统一到白底黑字
[m,n]=size(d);
% flag=0 表示原来就是白底黑字，否则表示原来是黑底白字
flag=0;
c=d([round(m/3):m-round(m/3)],[round(n/3):n-round(n/3)]);
if sum(sum(c))/m/n*9>0.5
d=~d;flag=1;
end
% 对反色后的图像预处理，整列几乎为白的认为是背景
if flag==1
for j=1:n
if sum(sum(d(:,j)))/m>=0.95
d(:,j)=0;
end
end
% 对以上处理后的图像再处理
% 在左边 1/2 处找连续两条黑线，认为该黑线左边为背景；在右边 1/2 处找连续两条黑线，认为该黑线右边是背景
% 左边 1/2
jj=0;
for j=1:round(n/2)
if sum(sum(d(:,[j:j+0])))==0
jj=j;
end
end
d(:,[1:jj])=0;
% 右边 1/2
for j=n:-1:round(n/2)
if sum(sum(d(:,[j-0:j])))==0
jj=j;
end
end
d(:,[jj:n])=0;
end
imwrite(d,'5.统一成黑底白字.jpg');
figure(1),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.背景色统一成黑底白字')
figure(2),subplot(5,1,1),imshow(d),title('5.黑底白字的二值车牌图像')
% 去除上下边框
% STEP 1 黑白跳变小于阈值则被视为背景
% 上面 2/5
y1=10; % y1: 跳变阈值
for i=1:round(m/5*2)
count=0;jump=0;temp=0;
for j=1:n
if d(i,j)==1
temp=1;
else
temp=0;
end
if temp==jump
count=count;
else
count=count+1;
end
jump=temp;
end
if count<y1
d(i,:)=0;
end
end
% 下面 2/5
for i=3*round(m/5):m
count=0;jump=0;temp=0;
for j=1:n
if d(i,j)==1
temp=1;
else
temp=0;
end
if temp==jump
count=count;
else
count=count+1;
end
jump=temp;
end
if count<y1
d(i,:)=0;
end
end
imwrite(d,'6.黑白跳变小于某阈值的行则被视为背景.jpg');
figure(2),subplot(5,1,2),imshow(d),title('6.黑白跳变小于某阈值的行则被视为背景')
% STEP 2 单行白色大于阈值则被认为是背景，考虑 FLAG 的值
% 上面 2/5
y2=round(n/2); % y2: 阈值
for i=1:round(m/5*2)
if flag==0
temp=sum(d(i,:));y2=round(n/2);
if temp>y2
d(i,:)=0;
end
else
temp=m-sum(d(i,:));y2=m-round(n/2);
if temp<y2
d(i,:)=0;
end
end
end
% 下面 2/5
for i=round(3*m/5):m
if flag==0
temp=sum(d(i,:));y2=round(n/2);
if temp>y2
d(i,:)=0;
end
else
temp=m-sum(d(i,:));y2=m-round(n/2);
if temp<y2
d(i,:)=0;
end
end
end
imwrite(d,'7.单行白色点总数大于某阈值则该行被认为是背景.jpg');
figure(2),subplot(5,1,3),imshow(d),title('7.单行白色点总数大于某阈值则该行被认为是背景')
% STEP 3 单行白色大于阈值则被认为是背景，考虑 FLAG 的值
% 上面 2/5
y2=round(n/2); % y2: 阈值
for i=1:round(m/5*2)
if flag==0
temp=sum(d(i,:));y2=round(n/2);
if temp>y2
d(i,:)=0;
end
else
temp=m-sum(d(i,:));y2=m-round(n/2);
if temp<y2
d(i,:)=0;
end
end
end
% 下面 2/5
for i=round(3*m/5):m
if flag==0
temp=sum(d(i,:));y2=round(n/2);
if temp>y2
d(i,:)=0;
end
else
temp=m-sum(d(i,:));y2=m-round(n/2);
if temp<y2
d(i,:)=0;
end
end
end
imwrite(d,'8.单行白色点总数大于某阈值则该行被认为是背景.jpg');
figure(2),subplot(5,1,4),imshow(d),title('8.单行白色点总数大于某阈值则该行被认为是背景')
% STEP 4 做完以上处理后，上边 1/2 中搜索连续两条黑线，认为该黑线以上为背景；
% 在下边 1/2 中搜索连续两条黑线，认为该黑线以下为背景
% 上边 1/2
for i=1:round(m/2)
if sum(sum(d([i,i+0],:)))==0
ii=i;
end
end
d([1:ii],:)=0;
% 下边 1/2
for i=m:-1:round(m/2)
if sum(sum(d([i-0:i],:)))==0
ii=i;
end
end
d([ii:m],:)=0;
imwrite(d,'9.搜索上下两条黑线后的结果.jpg');
figure(2),subplot(5,1,5),imshow(d),title('9.搜索上下两条黑线后的结果')
% 反旋转
if rotate==1
d=imrotate(d,-abs(x-90));
end
imwrite(d,'10.反旋转去毛刺后.jpg');
figure(3),subplot(3,2,1),imshow(d),title('10.反旋转去毛刺后')
% 切割处最小范围
d=qiege(d);e=d;
imwrit
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