基于某matlab车牌地定位与分割识别程序

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1、实用标准文案基于Matlab的车牌定位与分割经典算法I=imread('car.jpg');%读取图像figure();subplot(3,2,1),imshow(I),title('原始图像');I1=rgb2gray(I);%转化为灰度图像subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像');I2=edge(I1,'robert',0.09,'both');%采用robert算子进行边缘检测subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像')

2、;文档大全实用标准文案se=[1;1;1];%线型结构元素I3=imerode(I2,se);%腐蚀图像subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像');se=strel('rectangle',[25,25]);矩形结构元素I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');文档大全实用标准文案I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分subp

3、lot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像');[y,x,z]=size(I5);I6=double(I5);Y1=zeros(y,1);fori=1:yforj=1:x文档大全实用标准文案if(I6(i,j,1)==1)Y1(i,1)=Y1(i,1)+1;endendend[tempMaxY]=max(Y1);figure();subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title('行方向像素点灰度值累计和'),xlabel('行值'),ylabel('

4、像素');%求的车牌的行起始位置和终止位置PY1=MaxY;while((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2

5、x-1,X1),title('列方向像素点灰度值累计和'),xlabel('列值'),ylabel('像数');%求的车牌的列起始位置和终止位置PX1=1;while((X1(1,PX1)<3)&&(PX1PX1))PX2=PX2-1;文档大全实用标准文案endPX1=PX1-1;PX2=PX2+1;%分割出车牌图像%dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);subplot(3,2,3),imshow

6、(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')4.2车牌字符分割确定车牌位置后下一步的任务就是进行字符切分分离出车牌号码的全部字符图像。ifisrgb(I)I1=rgb2gray(I);%将RGB图像转化为灰度图像elseI1=I；endg_max=double(max(max(I1)));g_min=double(min(min(I1)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);%T为二值化的阈值[m,n]=size(I1);%d:二值图像%h=graythresh(I1

7、);I1=im2bw(I1,T/256);文档大全实用标准文案subplot(3,2,4);imshow(I1),title('二值化车牌图像');I2=bwareaopen(I1,20);subplot(3,2,5);imshow(I2),title('形态学滤波后的二值化图像');[y1,x1,z1]=size(I2);I3=double(I2);TT=1;%%%%%%%去除图像顶端和底端的不感兴趣区域%%%%%Y1=zeros(y1,1);fori=1:y1forj=1:x1if(I3(i,j,1

8、)==1)文档大全实用标准文案Y1(i,1)=Y1(i,1)+1;endendendPy1=1;Py0=1;while((Y1(Py0,1)<20)&&(Py0=20)&&(Py1