智能网联汽车概论课程设计2车牌号码识别Word下载.docx
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function[split_img]=my_imsplit（img）
[m,n]=size（img）;
top=1;
bottom=m;
left=1;
right=n;
whilesum（img（top,:
））==0&
&
top<
=m
top=top+1;
end
whilesum（img（bottom,:
bottom>
=1
bottom=bottom-1;
whilesum（img（:
left））==0&
left<
=n
left=left+1;
right））==0&
right>
right=right-1;
width=right-left;
height=bottom-top;
split_img=imcrop（img,[lefttopwidthheight]）;
%定义图像分割函数
%获取图像大小
%参数赋值
%获取图像顶部位置
%获取图像底部位置
%获取图像左边界
%获取图像右边界
%获取图像宽度
%获取图像高度
%切割图像
结束
利用MATLAB编写子程序函数getword，并储存于getword.m文件中。
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function[word,result]=getword（img）
word=[];
flag=0;
y1=8;
y2=0.5;
whilefla==0
[m,n]=size（img）;
width=0;
whilesum（img（:
width+1））~=0&
width<
=n-2
width=width+1;
end
temp=my_imsplit（imcrop（img,[1,1,width,m]））;
[m1,n1]=size（temp）;
ifwidth<
y1&
n1/m1>
y2
img（:
[1,width]）=0;
ifsum（sum（img））~=0
img=y_imsplit（img）;
else
flag=1;
word=my_imsplit（imcrop（img,[1,1,width,m]））;
1:
width）=0;
img=my_imsplit（img）;
img=[];
end
result=img;
%定义字符分割函数
%判断flag是否等于0
%获取字符大小
%设置符号宽度为0
%判断字符宽度
%字符宽度加1
%判断结束
%调用字符在切割函数
%切割字符宽度
%判断字符宽度是否不等于0
%切割最小字符
%否则
%赋值
%结束
%调取字符再切割函数
%切割字符
%判断字符宽度是否等于0
利用MATLAB编写车牌号码识别主程序。
[filename,filepath]=uigetfile（'
.jpg'
'
输入要识别的图像'
）;
file=strcat（filepath,filename）;
img=imread（file）;
figure
（1）
imshow（img）
title（'
原始图像'
）
%输入原始图像
%横向连接字符串
%读取图像文件
%设置图形窗口1
%显示原始图像
%原始图形标注
读取车牌原始图像
img1=rgb2gray（img）;
figure
（2）
subplot（1,2,1）
imshow（img1）
灰度图像'
subplot（1,2,2）
imhist（img1）
灰度图像直方图'
%img图像转为灰度图像
%设置图形窗口2
%设置图形位置
%显示灰度图像
%灰度图像标注
%提取img1图像直方图信息
%灰度图像直方图标注
原始图像灰度变换
img4=edge（img1,'
roberts'
0.15,'
both'
figure（3）
imshow（img4）
边缘检测后的图像'
%img1图像边缘检测
%设置图形窗口3
%显示边缘检测后的图像
%边缘检测后的图像标注
灰度图像边缘检测
se=[1;
1;
1];
img5=imerode（img4,se）;
figure（4）
imshow（img5）
腐蚀后的图像'
%设置se初值
%img4图像腐蚀
%设置图形窗口4
%显示腐蚀后的图像
%腐蚀后的图像标注
图像腐蚀
se=strel（'
rectangle'
[30,30]）;
img6=imclose（img5,se）;
figure（5）
imshow（img6）
膨胀后的图像'
%计算se
%img5图像膨胀
%设置图形窗口5
%显示膨胀后的图像
%膨胀后的图像标注
图像膨胀
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img7=bwareaopen（img6,2200）;
figure（6）
imshow（img7）
删除小面积后的图像'
%删除小于2200的图像
%设置图形窗口6
%显示删除小面积后的图形
%删除小面积后的图形标注
删除小面积对象
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[y,x,z]=size（img7）;
img8=double（img7）;
blue_Y=zeros（y,1）;
fori=1:
y
forj=1:
x
if（img8（i,j）==1）
blue_Y（i,1）=blue_Y（i,1）+1;
img_Y1=1;
while（blue_Y（img_Y1）<
5）&
（img_Y1<
y）
img_Y1=img_Y1+1;
img_Y2=y;
while（blue_Y（img_Y2）<
（img_Y2>
img_Y1）
img_Y2=img_Y2-1;
blue_X=zeros（1,x）;
forj=1:
fori=1:
blue_X（1,j）=blue_X（1,j）+1;
img_X1=1;
while（blue_X（1,img_X1）<
（img_X1<
x）
img_X1=img_X1+1;
img_X2=x;
while（blue_X（1,img_X2）<
（img_X2>
img_X1）
img_X2=img_X2-1;
img9=img（img_Y1:
img_Y2,img_X1:
img_X2,:
figure（7）
imshow（img9）
定位切割后的车牌图像'
imwrite（img9,'
车牌图像.jpg'
%获取img7图像大小
%img7转成双精度浮点型
%Y方向生成全零矩阵
%变量i循环开始
%变量j循环开始
%判断车牌位置区域
%像素点统计
%变量j循环结束
%变量i循环结束
%设Y坐标最小值为1
%判断Y方向值
%增加坐标值
%设Y坐标最大值为y
%减小坐标值
%X方向生成全零矩阵
%设X坐标最小值为1
%判断X方向值
%设X坐标最大值为y
%确定X、Y最小值和最大值
%设置图形窗口7
%显示定位后的车牌图像
%定位后的车牌图像标注
%保存定位切割后的车牌图像
车牌定位切割
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plate_img=imread（'
plate_img1=rgb2gray（plate_img）;
figure（8）
imshow（plate_img1）
imhist（plate_img1）
%读取定位切割后的车牌图像
%转换成灰度图像
%设置图形窗口8
%提取灰度图像直方图信息
定位切割后的车牌图像灰度处理
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plate_img2=histe
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