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ZIPMATLAB车牌识别程序与实现仿真

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  106. MATLAB车牌识别程序与实现仿真/Number character/9.jpg 1.31KB
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  108. MATLAB车牌识别程序与实现仿真/QieGe.m 485B
  109. MATLAB车牌识别程序与实现仿真/ReadCharacter.m 1.77KB
  110. MATLAB车牌识别程序与实现仿真/ReadStringNumber.m 2.84KB
  111. MATLAB车牌识别程序与实现仿真/测试图片/
  112. MATLAB车牌识别程序与实现仿真/测试图片/测试.jpg 85.3KB

资源介绍:

MATLAB车牌识别程序的实现可以包括以下步骤： 1. 车牌区域检测：通过图像处理技术，将图像中的车牌区域提取出来。可以使用图像分割、颜色检测等方法。 2. 车牌字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，得到单个字符图像。可以使用字符间距、字符形状等特征进行分割。 3. 字符识别：对每个字符图像进行识别，得到字符的类别。可以使用机器学习算法，如支持向量机、卷积神经网络等进行训练和预测。 4. 字符串拼接与识别结果输出：将识别出的字符进行字符串拼接，得到完整的车牌号码，并输出识别结果。 需要注意的是，车牌识别是一个复杂的问题，需要综合运用图像处理、特征提取与选择、机器学习等多种技术。在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱、机器学习工具箱等进行实现。 关于仿真，可以使用MATLAB提供的仿真工具进行车牌识别算法的评估与调试。可以通过输入不同的车牌图像，观察算法在不同情况下的性能表现，评估识别的准确率、召回率等指标。同时，也可以进行算法的优化与调参，以提高算法的准确性和鲁棒性。 总结起来，MATLAB车牌识别程序可以通过以下步骤实现：车牌区域检测、字符分割、字符识别和结果输出。仿
%%%打开图像 clc [filename, pathname]=uigetfile('*.jpg', 'File Selector'); I=imread([pathname '\' filename]);%括号括起来就是把这个看成一个路径 handles.I=I; figure(1) imshow(I);title('原图'); %%灰度，腐蚀 YuanShi=handles.I; YuanShiHuiDu=rgb2gray(YuanShi);%转化为灰度图像 figure(2) imshow(YuanShiHuiDu); title('灰度图') BianYuan=edge(YuanShiHuiDu,'canny',0.2);%Canny算子边缘检测 %BianYuan=edge(YuanShiHuiDu,'roberts',0.2,'both'); figure(3) imshow(BianYuan); title('边缘') handles.BianYuan=BianYuan; %%%%腐蚀 BianYuan=handles.BianYuan se1=[1;1;1]; %线型结构元素 FuShi=imerode(BianYuan,se1); %腐蚀图像 figure(4) imshow(FuShi); title('腐蚀') handles.FuShi=FuShi;mainfc; se2=strel('rectangle',[25,25]); %矩形结构元素 TianChong=imclose(FuShi,se2);%图像聚类、填充图像 YuanShiLvBo=bwareaopen(TianChong,2000);%从对象中移除面积小于2000的小对象 figure(5) imshow(YuanShiLvBo); title('去除干扰') handles.YuanShiLvBo=YuanShiLvBo %%%%%%定位 YuanShiLvBo=handles.YuanShiLvBo [y,x]=size(YuanShiLvBo);%size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量 YuCuDingWei=double(YuanShiLvBo); %%%%%%%%%2.确定行的起始位置和终止位置%%%%%%%%%%% Y1=zeros(y,1);%产生y行全零数组 for i=1:y for j=1:x if(YuCuDingWei(i,j)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;%白色像素点统计 end end end [temp,MaxY]=max(Y1);%Y方向车牌区域确定。返回行向量temp和MaxY，temp向量记录Y1的每列的最大值，MaxY向量记录Y1每列最大值的行号 PY1=MaxY; while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))%从最高点开始向两侧找边界 PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2PX1)) PX3=PX3-1; end CuDingWei=YuanShi(PY1:PY2,PX1+10:PX3-10,:);%待定 figure(6) imshow(CuDingWei); title('定位图') %%%%%%%%%%2.3、车牌精定位之一预处理%%%%%%%%%%% CuDingWeiHuiDu=rgb2gray(CuDingWei); %将RGB图像转化为灰度图像 figure(7) imshow(CuDingWeiHuiDu); title('车牌灰度图') c_max=double(max(max(CuDingWeiHuiDu))); c_min=double(min(min(CuDingWeiHuiDu))); T=round(c_max-(c_max-c_min)/3); %T为二值化的阈值 CuDingWeiErZhi=im2bw(CuDingWeiHuiDu,T/256); figure(8) imshow(CuDingWeiErZhi); title('车牌二值图') CuDingWeiErZhi=bwareaopen(CuDingWeiErZhi,20); CuDingWeiErZhi(: ,PX3)=0; CuDingWeiErZhi=bwareaopen(CuDingWeiErZhi,100); CuDingWeiErZhi=lvbo(CuDingWeiErZhi); handles.CuDingWeiErZhi=CuDingWeiErZhi %%%定位 CuDingWeiErZhi=handles.CuDingWeiErZhi ChePaiLvBo=CuDingWeiErZhi;%logical() BianYuan=handles.BianYuan ChePaiYuFenGe=double(ChePaiLvBo); [p,q]=size(ChePaiYuFenGe); X3=zeros(1,q);%产生1行q列全零数组 for j=1:q for i=1:p if(ChePaiYuFenGe(i,j)==1) X3(1,j)=X3(1,j)+1; end end end %%%%%%%%%%3.2、字符分割%%%%%%%%%%%p高q宽，倒序分割 Px0=q;%字符右侧限 Px1=q;%字符左侧限 for i=1:6 while((X3(1,Px0)<3)&&(Px0>0)) Px0=Px0-1; end Px1=Px0; while( ( (X3(1,Px1) >=3) ) && (Px1>0) || ((Px0-Px1)<25) )%要求一个字符大于15个像素 Px1=Px1-1; end ChePaiFenGe=ChePaiLvBo(:,Px1:Px0,:);%得到一个第一个字符（右侧） ii=int2str(8-i);%命名 imwrite(ChePaiFenGe,strcat(ii,'.jpg'));%strcat连接字符串。保存字符图像。 Px0=Px1; end PX3=Px1;%字符1右侧限 while((X3(1,PX3)<3)&&(PX3>0)) PX3=PX3-1; end ZiFu1DingWei=ChePaiYuFenGe(:,1:PX3,:); %subplot(1,7,1);imshow(ZiFu1DingWei); imwrite(ZiFu1DingWei,'1.jpg'); %%%%%%%%%%%%%%读取分割完成的字符%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ZiFu1=imresize(im2bw(imread('1.jpg'),graythresh(imread('1.jpg'))), [40 20],'bilinear'); ZiFu2=imresize(im2bw(imread('2.jpg'),graythresh(imread('2.jpg'))), [40 20],'bilinear'); ZiFu3=imresize(im2bw(imread('3.jpg'),graythresh(imread('3.jpg'))), [40 20],'bilinear'); ZiFu4=imresize(im2bw(imread('4.jpg'),graythresh(imread('4.jpg'))), [40 20],'bilinear'); ZiFu5=imresize(im2bw(imread('5.jpg'),graythresh(imread('5.jpg'))), [40 20],'bilinear'); ZiFu6=imresize(im2bw(imread('6.jpg'),graythresh(imread('6.jpg'))), [40 20],'bilinear'); ZiFu7=imresize(im2bw(imread('7.jpg'),graythresh(imread('7.jpg'))), [40 20],'bilinear'); figure(9) subplot(171) imshow(ZiFu1); subplot(172) imshow(ZiFu2); subplot(173) imshow(ZiFu3); subplot(174) imshow(ZiFu4); subplot(175) imshow(ZiFu5); subplot(176); imshow(ZiFu6); subplot(177); imshow(ZiFu7); handles.ZiFu1=ZiFu1 handles.ZiFu2=ZiFu2 handles.ZiFu3=ZiFu3 handles.ZiFu4=ZiFu4 handles.ZiFu5=ZiFu5 handles.ZiFu6=ZiFu6 handles.ZiFu7=ZiFu7 %%%%%%%识别 ZiFu1=handles.ZiFu1 ZiFu2=handles.ZiFu2 ZiFu3=handles.ZiFu3 ZiFu4=handles.ZiFu4 ZiFu5=handles.ZiFu5 ZiFu6=handles.ZiFu6 ZiFu7=handles.ZiFu7 %%%%%%%%%%%把0-9,A-Z以及省份简称的数据存储方便访问%%%%%%%%%%% HanZi=ReadCharacter(imread('Chinesecharacter\藏.jpg'),imread('Chinesecharacter\川.jpg'),imread('Chinesecharacter\鄂.jpg'),... imread('Chinesecharacter\贵.jpg'),imread('Chinesecharacter\黑.jpg'), imread('Chinesecharacter\吉.jpg'),... imread('Chinesecharacter\冀.jpg'),imread('Chinesecharacter\津.jpg'),imread('Chinesecharacter\晋.jpg'),... imread('Chinesecharacter\京.jpg'),imread('Chinesecharacter\辽.jpg'),imread('Chinesecharacter\鲁.jpg'),... imread('Chinesecharacter\闽.jpg'),imread('Chinesecharacter\琼.jpg'),imread('Chinesecharacter\陕.jpg'),... imread('Chinesecharacter\苏.jpg'),imread('Chinesecharacter\皖.jpg'),imread('Chinesecharacter\湘.jpg'),... imread('Chinesecharacter\豫.jpg'),imread('Chinesecharacter\粤.jpg'),imread('Chinesecharacter\云.jpg'),... imread('Chinesecharacter\浙.jpg')); ShuZiZiMu=ReadStringNumber(imread('E and N character\0.jpg'),imread('E and N character\1.jpg'),imread('E and N character\2.jpg'),... imread('E and N character\3.jpg'),imread('E and N character\4.jpg'),imread('E and N character\5.jpg'),... imread('E and N character\6.jpg'),imread('E and N character\7.jpg'),imread('E and N character\8.jpg'),... imread('E and N character\9.jpg'),imread('E and N character\A.jpg'),imread('E and N character\B.jpg'),... imread('E and N character\C.jpg'),imread('E and N character\D.jpg'),imread('E and N character\E.jpg'),... imread('E and N character\F.jpg'),imread('E and N character\G.jpg'),imread('E and N character\H.jpg'),... imread('E and N character\J.jpg'),imread('E and N character\K.jpg'),imread('E and N character\L.jpg'),... imread('E and N character\M.jpg'),imread('E and N character\N.jpg'),imread('E and N character\P.jpg'),... imread('E and N character\Q.jpg'),imread('E and N character\R.jpg'),imread('E and N character\S.jpg'),... imread('E and N character\T.jpg'),imread('E and N character\U.jpg'),imread('E and N character\V.jpg'),... imread('E and N character\W.jpg'),imread('E and N character\X.jpg'),imread('E and N character\Y.jpg'),... imread('E and N character\Z.jpg')); %%%%%%%%%%%4.3、车牌字符识别%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%第一位一定为汉字，两个矩阵相减%%%%%%%%%%% store1=strcat('藏','川','鄂','贵','黑','吉','冀','津','京','晋','辽','鲁','闽','琼','陕','苏','皖','湘','豫','粤','云','浙'); %创建汉字识别模板库 ShiBieJieGuo=[]; for j=1:22 Im=ZiFu1; Template= HanZi(:,:,j); Differ=Im-Template; Compare(j)=sum(sum(abs(Differ))); end index=find(Compare==(min(Compare))); index; ShiBieJieGuo=[ShiBieJieGuo store1(index)]; store2=strcat('0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F','G','H','J','K','L','M','N','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z'); %创建字母与数字识别模板库 for j=1:34 Im=ZiFu2; Template=ShuZiZiMu(:,:,j); Differ=Im-Template; Compare(j)=sum(sum(abs(Differ))); end index=find(C
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