汽车牌照定位与字符识别的程序及理论

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1、二、汽车牌照定位与字符识别待处理的图像如下所示。图像整体比较清晰干净,车牌方向端正,字体清楚,与周围颜色的反差较大。要定位汽车牌照并识别其中的字符,我们采用Matlab平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想。基本方法如下:1、读取待处理的图像,将其转化为二值图像。经试验,采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚,杂点最少(如下左图)。I=imread('car.jpg');I2=rgb2gray(I);I4=im2bw(I2,0.2);2、去除图像中面积过小的,可以肯定不是车牌的区域。bw=bwareaopen(I4,500);3、为定

2、位车牌,将白色区域膨胀,腐蚀去无关的小物件,包括车牌字符(如下右图)。se=strel('disk',15);bw=imclose(bw,se);4、此时车牌所在白色连通域已清晰可见,但在黑色区域以外,是一个更大的白色连通域,将车牌所在连通域包围了。有必要将其填充。bw=imfill(bw,[11]);5、查找连通域边界。同时保留此图形,以备后面在它上面做标记。[B,L]=bwboundaries(bw,4);imshow(label2rgb(L,@jet,[.5.5.5]))holdonfork=1:length(B)boundary=B{k};plot(boundary(:

3、,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)end6、找出所有连通域中最可能是车牌的那一个。判断的标准是:测得该车牌的长宽比约为4.5:1,其面积和周长存在关系:(4.5×L×L)/(2×(4.5+1)×L)2≈1/27,以此为特征,取metric=27*area/perimeter^2作为连通域的匹配度,它越接近1,说明对应的连通域越有可能是4.5:1的矩形。%找到每个连通域的质心stats=regionprops(L,'Area','Centroid');%循环历遍每个连通域的边界fork=1:length(B)%获取一条边界上的所有点bound

4、ary=B{k};%计算边界周长delta_sq=diff(boundary).^2;perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));%获取边界所围面积area=stats(k).Area;%计算匹配度metric=27*area/perimeter^2;%要显示的匹配度字串metric_string=sprintf('%2.2f',metric);%标记出匹配度接近1的连通域ifmetric>=0.9&&metric<=1.1centroid=stats(k).Centroid;plot(centroid(1),centroid(2),'ko');%

5、提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域goalboundary=boundary;s=min(goalboundary,[],1);e=max(goalboundary,[],1);goal=imcrop(I4,[s(2)s(1)e(2)-s(2)e(1)-s(1)]);end%显示匹配度字串text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,...metric_string,'Color','g',...'FontSize',14,'FontWeight','bold');end图示为找到的各个连通区域,中部被标记“○”的矩形匹配度为0.99,是最

6、可能的区域。下边是由它确定的二值图像中的车牌区域:7、将车牌图像反白处理,并扩充为256×256的方阵(如下左图),以便下面傅立叶变换中矩阵旋转运算的进行。goal=~goal;goal(256,256)=0;figure;imshow(goal);8、从文件读取一个字符模板(以“P”为例,模板图像直接从上述二值图像中截取得到)。对图像计算傅立叶描述子,用预先定义好的决策函数对描述子进行计算。变换后的图像中,亮度的高低指示相应区域与模板的匹配程度(如下中图)。w=imread('P.bmp');w=~w;C=real(ifft2(fft2(goal).*fft2(rot90(w

7、,2),256,256)));9、通过检查C的最大值,试验确定一个合适的门限(这里240比较合适),显示亮度大于该门限的点,也就是与模板的匹配程度最高的位置(如下右图)。thresh=240;figure;imshow(C>thresh);

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