车牌识别的matlab程序详细注释并有使用注意点.docx
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车牌识别的matlab程序详细注释并有使用注意点
附录
车牌识别程序
clear；
closeall；
%Step1获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像
Scolor=imread（'3.jpg'）；%imread函数读取图像文件
%将彩色图像转换为黑白并显示
Sgray=rgb2gray（Scolor）；%rgb2gray转换成灰度图
figure,imshow（Scolor）,title（'原始彩色图像'）；%figure命令同时显示两幅图
figure,imshow（Sgray）,title（'原始黑白图像'）；
%Step2图像预处理对Sgray原始黑白图像进行开操作得到图像背景
s=strel（'disk',13）；%strel函数
Bgray=imopen（Sgray,s）；%打开sgrays图像
figure,imshow（Bgray）；title（'背景图像'）；%输出背景图像
%用原始图像与背景图像作减法，增强图像
Egray=imsubtract（Sgray,Bgray）；%两幅图相减
figure,imshow（Egray）；title（'增强黑白图像'）；%输出黑白图像
%Step3取得最佳阈值，将图像二值化
fmax1=double（max（max（Egray）））；%egray的最大值并输出双精度型
fmin1=double（min（min（Egray）））；%egray的最小值并输出双精度型
level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255；%获得最佳阈值
bw22=im2bw（Egray,level）；%转换图像为二进制图像
bw2=double（bw22）；
%Step4对得到二值图像作开闭操作进行滤波
figure,imshow（bw2）；title（'图像二值化'）；%得到二值图像
grd=edge（bw2,'canny'）%用canny算子识别强度图像中的边界
figure,imshow（grd）；title（'图像边缘提取'）；%输出图像边缘
bg1=imclose（grd,strel（'rectangle',[5,19]））；%取矩形框的闭运算
figure,imshow（bg1）；title（'图像闭运算[5,19]'）；%输出闭运算的图像
bg3=imopen（bg1,strel（'rectangle',[5,19]））；%取矩形框的开运算
figure,imshow（bg3）；title（'图像开运算[5,19]'）；%输出开运算的图像
bg2=imopen（bg3,strel（'rectangle',[19,1]））；%取矩形框的开运算
figure,imshow（bg2）；title（'图像开运算[19,1]'）；%输出开运算的图像
%Step5对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。
进行区域特征参数比较，提取车牌区域
[L,num]=bwlabel（bg2,8）；%标注二进制图像中已连接的部分
Feastats=imfeature（L,'basic'）；%计算图像区域的特征尺寸
Area=[Feastats.Area]；%区域面积
BoundingBox=[Feastats.BoundingBox]；%[xywidthheight]车牌框架大小
RGB=label2rgb（L,'spring','k','shuffle'）；%标志图像向RGB图像转换
figure,imshow（RGB）；title（'图像彩色标记'）；%输出框架的彩色图像
lx=0；
forl=1:
num
width=BoundingBox（（l-1）*4+3）；%框架宽度的计算
hight=BoundingBox（（l-1）*4+4）；%框架高度的计算
if（width>98&width<160&hight>25&hight<50）%框架的宽度和高度的范围，这块儿不同的图片对应不同，可以用终端操作查看后更改！
！
！
lx=lx+1；
Getok（lx）=l；
end
end
fork=1:
lx
l=Getok（k）；
startcol=BoundingBox（（l-1）*4+1）-2；%开始列
startrow=BoundingBox（（l-1）*4+2）-2；%开始行
width=BoundingBox（（l-1）*4+3）+8；%车牌宽
hight=BoundingBox（（l-1）*4+4）+2；%车牌高
rato=width/hight；%计算车牌长宽比
ifrato>2&rato<4%这块儿也需要根据具体情况更改一下，如3-6啊什么的
break；
end
end
sbw1=bw2（startrow:
startrow+hight,startcol:
startcol+width-1）；%获取车牌二值子图
subcol1=Sgray（startrow:
startrow+hight,startcol:
startcol+width-1）；%获取车牌灰度子图
figure,subplot（2,1,1）,imshow（subcol1）；title（'车牌灰度子图'）；%输出灰度图
subplot（2,1,2）,imshow（sbw1）；title（'车牌二值子图'）；%输出车牌的二值图
%Step6计算车牌水平投影，并对水平投影进行峰谷分析
histcol1=sum（sbw1）；%计算垂直投影
histrow=sum（sbw1'）；%计算水平投影
figure,subplot（2,1,1）,bar（histcol1）；title（'垂直投影（含边框）'）；%输出垂直投影
subplot（2,1,2）,bar（histrow）；title（'水平投影（含边框）'）；%输出水平投影
figure,subplot（2,1,1）,bar（histrow）；title（'水平投影（含边框）'）；%输出水平投影
subplot（2,1,2）,imshow（sbw1）；title（'车牌二值子图'）；%输出二值图
%对水平投影进行峰谷分析
meanrow=mean（histrow）；%求水平投影的平均值
minrow=min（histrow）；%求水平投影的最小值
levelrow=（meanrow+minrow）/2；%求水平投影的平均值
count1=0；
l=1；
fork=1:
hight
ifhistrow（k）<=levelrow
count1=count1+1；
else
ifcount1>=1
markrow（l）=k；%上升点
markrow1（l）=count1；%谷宽度（下降点至下一个上升点）
l=l+1；
end
count1=0；
end
end
markrow2=diff（markrow）；%峰距离（上升点至下一个上升点）
[m1,n1]=size（markrow2）；
n1=n1+1；
markrow（l）=hight；
markrow1（l）=count1；
markrow2（n1）=markrow（l）-markrow（l-1）；
l=0；
fork=1:
n1
markrow3（k）=markrow（k+1）-markrow1（k+1）；%下降点
markrow4（k）=markrow3（k）-markrow（k）；%峰宽度（上升点至下降点）
markrow5（k）=markrow3（k）-double（uint16（markrow4（k）/2））；%峰中心位置
end
%Step7计算车牌旋转角度
%
（1）在上升点至下降点找第一个为1的点
[m2,n2]=size（sbw1）；%sbw1的图像大小
[m1,n1]=size（markrow4）；%markrow4的大小
maxw=max（markrow4）；%最大宽度为字符
ifmarkrow4
（1）~=maxw%检测上边
ysite=1；
k1=1；
forl=1:
n2
fork=1:
markrow3（ysite）%从顶边至第一个峰下降点扫描
ifsbw1（k,l）==1
xdata（k1）=l；
ydata（k1）=k；
k1=k1+1；
break；
end
end
end
else%检测下边
ysite=n1；
ifmarkrow4（n1）==0
ifmarkrow4（n1-1）==maxw
ysite=0；%无下边
else
ysite=n1-1；
end
end
ifysite~=0
k1=1；
forl=1:
n2
k=m2；
whilek>=markrow（ysite）%从底边至最后一个峰的上升点扫描
ifsbw1（k,l）==1
xdata（k1）=l；
ydata（k1）=k；
k1=k1+1；
break；
end
k=k-1；
end
end
end
end
%
（2）线性拟合，计算与x夹角
fresult=fit（xdata',ydata','poly1'）；%poly1Y=p1*x+p2
p1=fresult.p1；
angle=atan（fresult.p1）*180/pi；%弧度换为度，360/2pi,pi=3.14
%（3）旋转车牌图象
subcol=imrotate（subcol1,angle,'bilinear','crop'）；%旋转车牌图象
sbw=imrotate（sbw1,angle,'bilinear','crop'）；%旋转图像
figure,subplot（2,1,1）,imshow（subcol）；title（'车牌灰度子图'）；%输出车牌旋转后的灰度图像标题显示车牌灰度子图
subplot（2,1,2）,imshow（sbw）；title（''）；%输出车牌旋转后的灰度图像
title（['车牌旋转角:
',num2str（angle）,'度'],'Color','r'）；%显示车牌的旋转角度
%Step8旋转车牌后重新计算车牌水平投影，去掉车牌水平边框，获取字符高度
histcol1=sum（sbw）；%计算垂直投影
histrow=sum（sbw'）；%计算水平投影
figure,subplot（2,1,1）,bar（histcol1）；title（'垂直投影（旋转后）'）；
subplot（2,1,2）,bar（histrow）；title（'水平投影（旋转后）'）；
figure,subplot（2,1,1）,bar（histrow）；title（'水平投影（旋转后）'）；
subplot（2,1,2）,imshow（sbw）；title（'车牌二值子图（旋转后）'）；
%去水平（上下）边框,获取字符高度
maxhight=max（markrow2）；
findc=find（markrow2==maxhight）；
rowtop=markrow（findc）；
rowbot=markrow（findc+1）-markrow1（findc+1）；
sbw2=sbw（rowtop:
rowbot,:
）；%子图为（rowbot-rowtop+1）行
maxhight=rowbot-rowtop+1；%字符高度（rowbot-rowtop+1）
%S
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