基于Matlab的车牌识别实现源码(共10页).doc
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%根据Im5的x值确定 end end endfigure(8),subplot(1,2,2),plot(0:x-1,Blue_x),title('列方向白色像素点累计'),xlabel('列数'),ylabel('个数');PX1=1;while (Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x) PX1=PX1+1;endPX2=x;while (Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1) PX2=PX2-1;end %end纵向扫描PX1=PX1-2;%对车牌区域的校正PX2=PX2+2;dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);t=toc;figure(9),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('垂直方向合理区域');figure(9),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')imwrite(dw,'dw.jpg'); %将图像写入图形文件中a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'车牌灰度图像.jpg');figure(10);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为设定的二值化的阈值,返回一个四舍五入的整数值m,n=size(b);d=(double(b)>=T); %d为二值图像imwrite(d,'车牌二值图像.jpg');figure(10);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')figure(10),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')h=fspecial('average',3);%建立预定义的滤波算子，average为均值滤波，模板尺寸为3*3d=imbinarize(round(filter2(h,d); %im2bw,使用指定的滤波器h对h进行d即均值滤波imwrite(d,'均值滤波后.jpg');figure(10),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')se=eye(2);%单位矩阵m,n=size(d); %d为二值图像,返回信息矩阵if bwarea(d)/m/n>=0.365%二值图像中对象的总面积与整个面积的比大于0.365 d=imerode(d,se);%进行腐蚀elseif bwarea(d)/m/n<=0.235%二值图像中对象的总面积与整个面积的比值小于0.235 d=imdilate(d,se);%进行膨胀endimwrite(d,'膨胀或腐蚀处理后.jpg');figure(10),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后.jpg')d=qiege(d); %切割，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m,n=size(d);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; endendd=qiege(d);y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=;while flag=0 m,n=size(d); wide=0; while sum(d(:,wide+1)=0 %扫过的地方不全为黑色，向右移动，直到不是停止 wide=wide+1; end if wide<y1 %如果wide小于y1时，从数值判断没有切好，认为是左干扰 d(:,1:wide)=0;%将此片区域全部转化为黑色， d=qiege(d);%重新切割 else temp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m);%返回已经切割好的区域 m,n=size(temp); all=sum(sum(temp);%统计切割区域所有元素 two_thirds=sum(sum(temp(round(m/3):2*round(m/3),:);%统计切割区域1/3至2/3行所有元素 if two_thirds/all>y2 flag=1;word1=temp; end d(:,1:wide)=0;d=qiege(d); endendword2,d=getword(d); %分割出第二个字符word3,d=getword(d); %分割出第三个字符word4,d=getword(d); %分割出第四个字符word5,d=getword(d); %分割出第五个字符word6,d=getword(d); %分割出第六个字符word7,d=getword(d); %分割出第七个字符word1=imresize(word1,40 20);%模板字符大小统一为40*20，为字符辨认做准备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);figure(11);subplot(2,7,1),imshow(word1),title('1');subplot(2,7,2),imshow(word2),title('2');subplot(2,7,3),imshow(word3),title('3');subplot(2,7,4),imshow(word4),title('4');subplot(2,7,5),imshow(word5),title('5');subplot(2,7,6),imshow(word6),title('6');subplot(2,7,7),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' '辽粤豫鄂鲁陕京津苏浙');%建立自动识别字符代码表，将t'0':'9' 'A':'Z' '鲁陕苏豫'多个字符串组成一个字符数组，每行对应一个字符串，字符数不足的自动补空格SubBw2=zeros(40,20);%40*20的零矩阵l=1;for I=1:7 ii=int2str(I);%整型转换字符串 t=imread(ii,'.jpg'); SegBw2=imresize(t,40 20,'nearest');%改变图片的大小 SegBw2=double(SegBw2)>50;%将灰度图转化为二值图像，double产生0-255的灰度值 if l=1 %第一位汉字识别 kmin=37; kmax=46;%模板中汉字所在的位置 elseif l=2 %第二位字母识别 kmin=11; kmax=36;%A-Z字母位置 else l>=3 %第三位后字母或数字识别 kmin=1; kmax=36; end for k2=kmin:kmax fname=strcat('字符模板',liccode(k2),'.jpg'); SamBw2=imread(fname); SamBw2=double(SamBw2)>50;%将模板转换为二值图，double产生0-255的灰度值 for i=1:40 for j=1:20 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j); end end %相当于两幅图相减得第三幅图 Dmax=0; for k1=1:40 for l1=1:20 if abs(SubBw2(k1,l1)>0 Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax; end Error1=Error(kmin:kmax);%模板对应的字符模板进行匹配选择 MinError=min(Error1); findc=find(Error1=MinError); Code(l*2-1)=liccode(findc(1)+kmin-1); Code(l*2)=' ' l=l+1;endmsgbox(Code,'识别结果')function word,result=getword(d) %定义分割字符用函数（1）word=;flag=0;y1=8;y2=0.5;while flag=0 m,n=size(d); wide=0; while sum(d(:,wide+1)=0 && wide<=n-2 wide=wide+1; end temp=imcrop(d,1 1 wide m);%用于返回图像的一个裁剪区域 m1,n1=size(temp); z=sum(temp,2);count=0; for i=1:m1 if z(i)=0 count=count+1; end end if count<m/3 d(:,1,wide)=0; d=qiege(d); else temp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m);%用于返回图像的一个裁剪区域 m1,n1=size(temp); if wide<y1 && n1/m1>y2 %宽度过小，或长大于宽的两倍 d(:,1,wide)=0; if sum(sum(d)=0 %d中所有元素之和 d=qiege(d);%切割出最小范围 else word=;flag=1; end else word=qiege(imcrop(d,1 1 wide m);%划分出的temp进行切割 d(:,1:wide)=0;%切割完后该区域变为黑色 if sum(sum(d)=0 d=qiege(d);flag=1; else d=; end end endendresult=d;function e=qiege(d) %定义分割字符用函数（2）m,n=size(d);top=1;bottom=m;left=1;right=n; %intewhile sum(d(top,:)=0 && top<=m top=top+1;endwhile sum(d(bottom,:)=0 && bottom>=1 bottom=bottom-1;endwhile sum(d(:,left)=0 && left<=n left=left+1;endwhile sum(d(:,right)=0 && right>=1 right=right-1;enddd=right-left;hh=bottom-top;e=imcrop(d,left top dd hh);/字符实别需要字符图库，没有对照图库是识别不了的专心-专注-专业
