车牌识别程序(带注释)

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1、function[d]=main(jpg)I=imread('car.jpg');figure(1),imshow(I);title('原图');I1=rgb2gray(I);%将真彩色图像转换为灰度图像figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');I2=edge(I1,'robert',0.08,'both');%高斯滤波器,方差为0.08figure(

2、3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%图像的腐蚀figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');se=strel('rectangle',[40,40]);%构造结构元素，以长方形构造一个seI4=imclose(I3,se);%对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。figure(5),imshow(I4);tit

3、le('平滑图像的轮廓');I5=bwareaopen(I4,2000);%从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件（对象），产生另一个二进制图像figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中myI=double(I5);%换成双精度数值%begin横向扫描tic%计算tic与toc之间程序的运行时间Blue_y=zeros(y,1);%产生y*1的全0矩阵fori=1:yforj=1:xif

4、(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[tempMaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）PY1=MaxY;while((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;whi

5、le((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2

6、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,:,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')imwrite(dw,'dw.jpg');%将

7、图像数据写入到图像文件中[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像');%读取jpg=strcat(filepath,filename);%将数组filepath,filename水平地连接成单个字符串，并保存于变量jpg中a=imread('dw.jpg');%读取图片文件中的数据b=rgb2gray(a);%将真彩色图像转换为灰度图像imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');%将图像数据写入到图像文件中figure(8);subp

8、lot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')g_max=double(max(max(b)));%换成双精度数值g_min=double(min(min(b)));%换成双精度数值T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);%T为二值化的阈值[m,n]=size(b);%返回矩阵b的尺寸信息，并存储在m、n中。其中m中存储的是行数，n中存储的是列数。