1、clcclearclose allI=imread(chepai.jpg);subplot(3,2,1);imshow(I), title(原始圖像);I_gray=rgb2gray(I);subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title(灰度圖像);%= 形態(tài)學(xué)預(yù)處理 =I_edge=edge(I_gray,sobel);subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title(邊緣檢測(cè)后圖像);se=1;1;1; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title(腐蝕后邊緣圖

2、像);se=strel(rectangle,25,25); I_close=imclose(I_erode,se); %圖像閉合、填充圖像subplot(3,2,5),imshow(I_close),title(填充后圖像);I_final=bwareaopen(I_close,2000); %去除聚團(tuán)灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I_final),title(形態(tài)濾波后圖像);%= 車(chē)牌分割 =I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2);location_of_1=;for i=1:size(I_final,1

3、) %尋找二值圖像中白的點(diǎn)的位置 for j=1:size(I_final,2) if I_final(i,j)=1; newlocation=i,j; location_of_1=location_of_1;newlocation; end endendmini=inf;maxi=0;for i=1:size(location_of_1,1)%尋找所有白點(diǎn)中，x坐標(biāo)與y坐標(biāo)的和最大，最小的兩個(gè)點(diǎn)的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; endendfirst_point=locati

4、on_of_1(a,:); %和最小的點(diǎn)為車(chē)牌的左上角last_point=location_of_1(b,:); %和最大的點(diǎn)為車(chē)牌的右下角x1=first_point(1)+4; %坐標(biāo)值修正x2=last_point(1)-4;y1=first_point(2)+4;y2=last_point(2)-4;I_plate=I(x1:x2,y1:y2);I_plate=OTSU(I_plate); %以O(shè)TSU算法對(duì)分割出的車(chē)牌進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理I_plate=bwareaopen(I_plate,50);figure,imshow(I_plate),title(車(chē)牌提取) %畫(huà)出最終車(chē)牌

5、%= 字符分割 =X=; %用來(lái)存放水平分割線的橫坐標(biāo)flag=0;for j=1:size(I_plate,2) sum_y=sum(I_plate(:,j); if logical(sum_y)=flag %列和有變化時(shí)，記錄下此列 X=X j; flag=logical(sum_y); endendfigurefor n=1:7 char=I_plate(:,X(2*n-1):X(2*n)-1); %進(jìn)行粗分割 for i=1:size(char,1) %這兩個(gè)for循環(huán)對(duì)分割字符的上下進(jìn)行裁剪 if sum(char(i,:)=0 top=i; break end end for i=

6、1:size(char,1) if sum(char(size(char,1)-i,:)=0 bottom=size(char,1)-i; break end end char=char(top:bottom,:); subplot(2,4,n);imshow(char); char=imresize(char,32,16,nearest); %歸一化為32*16的大小，以便模板匹配 eval(strcat(Char_,num2str(n),=char;); %將分割的字符放入Char_i中end%= 字符識(shí)別 =char=;store1=strcat(京,津,滬,渝,冀,晉,遼,吉,黑,蘇,

7、浙. %漢字識(shí)別 ,皖,閩,贛,魯,豫,鄂,湘,粵,瓊,川,貴,云,陜. ,甘,青,藏,桂,皖,新,寧,港,魯,蒙); for j=1:34 Im=Char_1; Template=imread(strcat(chinese,num2str(j),.bmp); %chinese文件附在最后 Template=im2bw(Template); Differ=Im-Template; Compare(j)=sum(sum(abs(Differ); end index=find(Compare=(min(Compare); char=char store1(index);store2=strcat(

8、A,B,C,D,E,F,G,H,J,K,L,M,M,N,P,Q,R. ,S,T,U,V,W,X,Y,Z,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9);for i=2:7 %字母數(shù)字識(shí)別 for j=1:35 Im=eval(strcat(Char_,num2str(i); Template=imread(strcat(cha&num,num2str(j),.bmp); %cha&num文件附在最后 Template=im2bw(Template); Differ=Im-Template; Compare(j)=sum(sum(abs(Differ); end index=find(Compare=

9、(min(Compare); char=char store2(index);endfigure,imshow(I),title(strcat(車(chē)牌為:,char) 信研-11 XX XXXXXX 模式識(shí)別作業(yè)車(chē)牌識(shí)別1、作業(yè)要求： 要求：任給一幅符合假定的圖片，自動(dòng)識(shí)別出車(chē)牌號(hào)。 如：給定如下圖片，自動(dòng)輸出（京JX9168）2、 設(shè)計(jì)步驟： 所設(shè)計(jì)的車(chē)牌識(shí)別的流程包括圖像預(yù)處理，車(chē)牌分割，字符分割，及字符識(shí)別。詳見(jiàn)matalb程序。3、 程序講解1）第一部分為圖像的預(yù)處理。 此部分借鑒了別人的程序，將灰度圖像以sobel算子檢測(cè)邊緣；再對(duì)邊緣圖像進(jìn)行腐蝕，去除掉細(xì)的，間斷的邊緣；對(duì)剩下的區(qū)域

10、進(jìn)行閉合以填充圖像，此時(shí)可以看到車(chē)牌區(qū)域形成了一個(gè)大的連通域；調(diào)用bwareaopen函數(shù)去掉小的連通域，此時(shí)整個(gè)二值圖像只b剩下了車(chē)牌區(qū)域?yàn)?。如下圖所示： 2） 第二部分為車(chē)牌的提取 此部分的工作為將上一步的白色區(qū)域取出，其對(duì)應(yīng)的就是車(chē)牌區(qū)域。設(shè)計(jì)思路如下：首先將二值圖像f中所有為1的點(diǎn)的坐標(biāo)放入數(shù)組location_of_1中，對(duì)這些坐標(biāo)遍歷計(jì)算，尋找x坐標(biāo)與y坐標(biāo)之和最大的點(diǎn)a與最小的點(diǎn)b，a即為車(chē)牌的左上角，b為車(chē)牌的右下角。通過(guò)這兩個(gè)坐標(biāo)將車(chē)牌分割出來(lái)，并對(duì)灰度車(chē)牌圖像以O(shè)TSU算法進(jìn)行自適應(yīng)二值化分割。最終效果如下： 3） 第三部分為字符分割 此部分的工作是將車(chē)牌里的7個(gè)字符分別

11、提取出來(lái)。方法如下：對(duì)該二值圖從左向右像按列z遍歷，計(jì)算每一列之和，沒(méi)有白點(diǎn)的列和為0，有白點(diǎn)的列和非零，轉(zhuǎn)換為邏輯1，記錄下所有列和在0與1轉(zhuǎn)換的列，即為需要切割的列，共有14列，可切出7個(gè)字符。切割出單個(gè)字符后，放入char_(i)中，并切割掉每個(gè)字符的上下的空白區(qū)域，完成精確切割，效果如下：4） 第四部分為字符的識(shí)別 識(shí)別的方法主要有模板匹配字符識(shí)別算法，統(tǒng)計(jì)特征匹配算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別算法和支持向量機(jī)模式識(shí)別算法。由于分割的字符效果較好，為明顯畸變，模k板維數(shù)低（32*16），且因?yàn)闀r(shí)間關(guān)系，這里采用了模板匹配識(shí)別算法。該程序把切割出的字符與庫(kù)里的漢字和字符的模板做減法運(yùn)算，找到差別

12、點(diǎn)最少的模板為對(duì)應(yīng)模板，輸出該模板對(duì)應(yīng)的字符，最后識(shí)別出其為“京JX9168”。如下：Chinese模板文件：Cha&num模板文件：(將圖片放入文件夾中，放在程序目錄下)OTSU.m文件：function J=OTSU(I)Hi=imhist(I); %直方圖sum1=sum(Hi);for i=1:255 w1=sum(Hi(1:i)/sum1; %第一類(lèi)概率 w2=sum(Hi(i+1):256)/sum1; %第二類(lèi)概率 m1=(0:(i-1)*Hi(1:i)/sum(Hi(1:i); %第一類(lèi)平均灰度值 m2=(i:255)*Hi(i+1):256)/sum(Hi(i+1):256);%第二類(lèi)平均灰度值 Jw(i)=w1*w2*(m1-m2)2;endmaxm,thresh=max(Jw); %尋找閾值% sub