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1、%车牌识别程序主体clc;closeall;clearall;%==========================================================%说明：%%%===========================================================%==============测定算法执行的时间，开始计时tic%%%%%记录程序运行时间%=====================读入图片==============[fn/pnzfi]=uigetfile('*.jpg'；选择图片');l=imread([pnfn
2、]);figure;imshow(l);title"原始图像');％显示原始图像chepailujing二[pnfn]l_bai=l;[PY2,PY1,PX2,PXl]=caitu_fenge(l);%I=rgb2hsv(l);%[PY2/PYl,PX2zPXl]=caitu_tiqu(l/l_bai);%用HSI模型识别蓝色,用rgb模型识别白色%================分割车牌区域=================================%===============车牌区域根据面积二次修正======================[PY乙PYl/PX
3、2zPXl/threshold]=SEC_xiuzheng(PY2/PYl/PX乙PX1);%==============更新图片=============================Plate=l_bai(PYl:PY2,PXl:PX2z:);%使用caitu_tiqu%==============考虑用腐蚀解决蓝色车问题=============bw=Plate;figure/imshow(bw);title('2?F-牌图像');%hsv彩图提取图像%==============这里要根据图像的倾斜度进行选择这里选择的图片20090425686.jpgbw=rgb2
4、gray(bw);figure,imshow(bw);title('灰度图像')；%================倾斜校正======================qingxiejiao=rando_bianhuan(bw)bw=imrotate(bw,qingxiejiao/'bilinear','crop,);figure,imshow(bw);title('倾斜校正');％取值为负值向右旋转%==============================================bw=im2bw(bwzgraythresh(bw));%figure,imshow
5、(bw);bw=bwmorph(bw/hbreak,Jnf);%figure,imshow(bw);bw=bwmorph(bw/'spur'/inf);%figure,imshow(bw);title('擦除之前')；bw=bwmorph(bw/open5);%figure/imshow(bw);title(,闭合运算')；bw=bwareaopen(bw,threshold);figure」mshow(bw);title(‘擦除')；%==================加入进度条================================%h=waitbar(O；程
6、序运行中，请稍等……*)%fori=l:10000%waitbar(i/5000,h)%end%close(h);%wavplay(wavread(,程序运行中.wav1),22000);%==========================================================bw=~bw;figurezimshow(bw);title('擦除反色')；%=============对图像进一步裁剪，保证边框贴近字体===========bw=touying(bw);figure;imshow(bw);title(,Y方向处理!);bw=~bw;bw
7、=bwareaopen(bw,threshold);bw=~bw;%figure,imshow(bw);title('二次擦除匕[y,x]=size(bw);%对长宽重新赋值%=================文字分割=================================fenge=shuzifenge(bw,qingxiejiao)[m,k]=size(fenge);%=================显示分割图像结果=========================figure;fors
