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(完整版)基于matlab的车牌识别(含子程序).pdf

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基于 matlab的车牌鉴别系统

一、对车辆图像进行预办理

1.载入车牌图像

：

function [d]=main(jpg)

[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg',

'JPEG if(filename == 0), return, end

文件 (*.jpg)'});

global FILENAME % 定义全局变量

FILENAME = [pathname filename];

I=imread(FILENAME);

figure(1),imshow(I);title('

原图像 ');%

将车牌的原图显示出来结果以下

：

(完满版)基于 matlab 的车牌鉴别(含子程序)

2.将彩图变换为灰度图并绘制直方图：

I1=rgb2gray(I);% 将彩图变换为灰度图

figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('

灰度图像

');

figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('

灰度图直方图

');%

绘制灰度图的直方图结

果以下所示：

3. 用 roberts算子进行边缘检测：

I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值，用 roberts算子进行边缘检测

figure(3),imshow(I2);title('roberts

结果以下：

算子边缘检测图像

');

(完满版)基于 matlab 的车牌鉴别(含子程序)

4.图像推行腐化操作：

se=[1;1;1];

I3=imerode(I2,se);%对图像推行腐化操作，即膨胀的反操作

figure(4),imshow(I3);title('腐化后图像 ');

5.圆滑图像

se=strel('rectangle',[25,25]);%构造构造元素以正方形构造一个 se

(完满版)基于 matlab 的车牌鉴别(含子程序)

I4=imclose(I3,se);%

图像聚类、填充图像

figure(5),imshow(I4);title('

圆滑图像 ');

结果以下所示：

6. 删除二值图像的小对象

I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于 2000 的部分

figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象 ');

结果以下所示：

(完满版)基于 matlab 的车牌鉴别(含子程序)

二、车牌定位

[y,x,z]=size(I5);% 返回 I5各维的尺寸，储藏在 x,y,z 中

myI=double(I5);% 将 I5变换成双精度

tic %tic 表示计时的开始， toc 表示计时的结束

产生一个 y*1 的零阵Blue_y=zeros(y,1);%

for i=1:y

for j=1:x

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

% 若是

myI(i,j,1)

即

myI

的图像中坐标为

(i,j)

的点值为

1，即该点为车牌背景颜色蓝色

% 则

Blue_y(i,1)

的值加

Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%

蓝色像素点统计

end

[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y

%temp 为向量 white_y

方向车牌地域确定

的元素中的最大值，

MaxY 为该值的索引

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