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ZIP基于MATLAB的车牌识别系统设计(课程设计项目)

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资源介绍:

车牌识别是一种利用计算机视觉技术对车辆的车牌进行自动识别的系统。基于MATLAB的车牌识别系统可以通过以下步骤进行设计： 车牌定位：使用图像处理算法对车辆图像进行处理，提取出车牌区域。常用的方法包括颜色分割、边缘检测等。 字符分割：对车牌区域进行字符分割，将每个字符单独提取出来。常用的方法包括投影法、边缘检测等。 字符识别：使用字符识别算法对每个字符进行识别。常用的方法包括模板匹配、神经网络等。 车牌识别：将每个字符的识别结果组合起来，得到完整的车牌号码。 需要注意的是，车牌识别是一个复杂的问题，涉及到图像处理、模式识别等多个领域的知识。以上示例只是一个简单的示例，实际的车牌识别系统设计可能需要更多的步骤和算法来提高准确性和鲁棒性。
%% clc; clear; close all; [filename filepath] = uigetfile('.jpg', '输入一个需要识别出车牌的图像'); %自动读入图像 file = strcat(filepath, filename); img = imread(file); figure; imshow(img); title('车牌图像'); %% 灰度处理 img1 = rgb2gray(img); % RGB图像转灰度图像 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img1); title('灰度图像'); subplot(1, 2, 2); imhist(img1); title('灰度处理后的灰度直方图'); %% 直方图均衡化 img2 = histeq(img1); %直方图均衡化 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img2); title('灰度图像'); subplot(1, 2, 2); imhist(img2); title('灰度处理后的灰度直方图'); %% 中值滤波 img3 = medfilt2(img2); figure; imshow(img3); title('中值滤波'); %% 边缘提取 img4 = edge(img3, 'sobel', 0.2); figure('name','边缘检测'); imshow(img4); title('sobel算子边缘检测'); %% 图像腐蚀 se=[1;1;1]; img5 = imerode(img4, se); figure('name','图像腐蚀'); imshow(img5); title('图像腐蚀后的图像'); %% 平滑图像，图像膨胀 se = strel('rectangle', [20, 20]); img6 = imclose(img5, se); figure('name','平滑处理'); imshow(img6); title('平滑图像的轮廓'); %% 从图像中删除所有少于1000像素8邻接 img7 = bwareaopen(img6, 1000); figure('name', '移除小对象'); imshow(img7); title('从图像中移除小对象'); %% 切割出图像 [y, x, z] = size(img7); img8 = double(img7); % 转成双精度浮点型 blue_Y = zeros(y, 1); for i = 1:y for j = 1:x if(img8(i, j) == 1) blue_Y(i, 1) = blue_Y(i, 1) + 1; end end end img_Y1 = 1; while (blue_Y(img_Y1) < 5) && (img_Y1 < y) img_Y1 = img_Y1 + 1; end % 找到Y坐标的最大值 img_Y2 = y; while (blue_Y(img_Y2) < 5) && (img_Y2 > img_Y1) img_Y2 = img_Y2 - 1; end % x方向 blue_X = zeros(1, x); for j = 1:x for i = 1:y if(img8(i, j) == 1) % 判断车牌位置区域 blue_X(1, j) = blue_X(1, j) + 1; end end end % 找到x坐标的最小值 img_X1 = 1; while (blue_X(1, img_X1) < 5) && (img_X1 < x) img_X1 = img_X1 + 1; end % 找到x坐标的最小值 img_X2 = x; while (blue_X(1, img_X2) < 5) && (img_X2 > img_X1) img_X2 = img_X2 - 1; end % 对图像进行裁剪 img9 = img(img_Y1:img_Y2, img_X1:img_X2, :); figure('name', '定位剪切图像'); imshow(img9); title('定位剪切后的彩色车牌图像') % 保存提取出来的车牌图像 imwrite(img9, '车牌图像.jpg'); %% 对车牌图像作图像预处理 plate_img = imread('车牌图像.jpg'); % 转换成灰度图像 plate_img1 = rgb2gray(plate_img); % RGB图像转灰度图像 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(plate_img1); title('灰度图像'); subplot(1, 2, 2); imhist(plate_img1); title('灰度处理后的灰度直方图'); % 直方图均衡化 plate_img2 = histeq(plate_img1); figure('name', '直方图均衡化'); subplot(1,2,1); imshow(plate_img2); title('直方图均衡化的图像'); subplot(1,2,2); imhist(plate_img2); title('直方图'); % 二值化处理 plate_img3 = im2bw(plate_img2, 0.76); figure('name', '二值化处理'); imshow(plate_img3); title('车牌二值图像'); % 中值滤波 plate_img4 = medfilt2(plate_img3); figure('name', '中值滤波'); imshow(plate_img4); title('中值滤波后的图像'); plate_img5 = my_imsplit(plate_img4); [m, n] = size(plate_img5); s = sum(plate_img5); j = 1; k1 = 1; k2 = 1; while j ~= n while s(j) == 0 j = j + 1; end k1 = j; while s(j) ~= 0 && j <= n-1 j = j + 1; end k2 = j + 1; if k2 - k1 > round(n / 6.5) [val, num] = min(sum(plate_img5(:, [k1+5:k2-5]))); plate_img5(:, k1+num+5) = 0; end end y1 = 10; y2 = 0.25; flag = 0; word1 = []; while flag == 0 [m, n] = size(plate_img5); left = 1; width = 0; while sum(plate_img5(:, width+1)) ~= 0 width = width + 1; end if width < y1 plate_img5(:, [1:width]) = 0; plate_img5 = my_imsplit(plate_img5); else temp = my_imsplit(imcrop(plate_img5, [1,1,width,m])); [m, n] = size(temp); all = sum(sum(temp)); two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); if two_thirds/all > y2 flag = 1; word1 = temp; end plate_img5(:, [1:width]) = 0; plate_img5 = my_imsplit(plate_img5); end end figure; subplot(2,4,1), imshow(plate_img5); % 分割出第二个字符 [word2,plate_img5]=getword(plate_img5); subplot(2,4,2), imshow(plate_img5); % 分割出第三个字符 [word3,plate_img5]=getword(plate_img5); subplot(2,4,3), imshow(plate_img5); % 分割出第四个字符 [word4,plate_img5]=getword(plate_img5); subplot(2,4,4), imshow(plate_img5); % 分割出第五个字符 [word5,plate_img5]=getword(plate_img5); subplot(2,3,4), imshow(plate_img5); % 分割出第六个字符 [word6,plate_img5]=getword(plate_img5); subplot(2,3,5), imshow(plate_img5); % 分割出第七个字符 [word7,plate_img5]=getword(plate_img5); subplot(2,3,6), imshow(plate_img5); figure; subplot(5,7,1),imshow(word1),title('1'); subplot(5,7,2),imshow(word2),title('2'); subplot(5,7,3),imshow(word3),title('3'); subplot(5,7,4),imshow(word4),title('4'); subplot(5,7,5),imshow(word5),title('5'); subplot(5,7,6),imshow(word6),title('6'); subplot(5,7,7),imshow(word7),title('7'); word1=imresize(word1,[40 20]); word2=imresize(word2,[40 20]); word3=imresize(word3,[40 20]); word4=imresize(word4,[40 20]); word5=imresize(word5,[40 20]); word6=imresize(word6,[40 20]); word7=imresize(word7,[40 20]); subplot(5,7,15),imshow(word1),title('11'); subplot(5,7,16),imshow(word2),title('22'); subplot(5,7,17),imshow(word3),title('33'); subplot(5,7,18),imshow(word4),title('44'); subplot(5,7,19),imshow(word5),title('55'); subplot(5,7,20),imshow(word6),title('66'); subplot(5,7,21),imshow(word7),title('77'); imwrite(word1,'1.jpg'); % 创建七位车牌字符图像 imwrite(word2,'2.jpg'); imwrite(word3,'3.jpg'); imwrite(word4,'4.jpg'); imwrite(word5,'5.jpg'); imwrite(word6,'6.jpg'); imwrite(word7,'7.jpg'); %% 进行字符识别 liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '京辽陕苏鲁浙']); subBw2 = zeros(40, 20); num = 1; % 车牌位数 for i = 1:7 ii = int2str(i); word = imread([ii,'.jpg']); segBw2 = imresize(word, [40,20], 'nearest'); segBw2 = im2bw(segBw2, 0.5); if i == 1 kMin = 37; kMax = 42; elseif i == 2 kMin = 11; kMax = 36; elseif i >= 3 kMin = 1; kMax = 36; end l = 1; for k = kMin : kMax fname = strcat('namebook\',liccode(k),'.jpg'); % 根据字符库找到图片模板 samBw2 = imread(fname); % 读取模板库中的图片 samBw2 = im2bw(samBw2, 0.5); % 图像二值化 % 将待识别图片与模板图片做差 for i1 = 1:40 for j1 = 1:20 subBw2(i1, j1) = segBw2(i1, j1) - samBw2(i1 ,j1); end end % 统计两幅图片不同点的个数，并保存下来 Dmax = 0; for i2 = 1:40 for j2 = 1:20 if subBw2(i2, j2) ~= 0 Dmax = Dmax + 1; end end end error(l) = Dmax; l = l + 1; end % 找到图片差别最少的图像 errorMin = min(error); findc = find(error == errorMin); % error % findc % 根据字库，对应到识别的字符 Code(num*2 - 1) = liccode(findc(1) + kMin - 1); Code(num*2) = ' '; num = num + 1; end % 显示识别结果 disp(Code); msgbox(Code,'识别出的车牌号');
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