车牌识别程序及说明.docx
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车牌识别程序及说明
数字图像处理综合实验报告
车牌识别技术（LPR）
1.图像灰度化及滤波
I=imread（'yuan.bmp'）;
figure;
subplot（2,2,1）;
imshow（I）;
title（'原图'）;
I1=rgb2gray（I）;%图象灰度化
subplot（2,2,2）;
imshow（I1）;
title（'灰度化图'）;
m2=medfilt2（I1,[5,5]）;
subplot（2,2,3）;
imshow（m2）;
title（'中值滤波'）;
w2=wiener2（I1,[5,5]）;%维纳滤波
subplot（2,2,4）;
imshow（w2）;
title（'维纳滤波'）;
2.图像二值化
fmax1=double（max（max（I1）））;
fmin1=double（min（min（I1）））;
level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;
bw2=im2bw（I1,level）;
bw22=double（bw2）;
figure,imshow（bw22）,title（'图像二值化'）;
3.边缘检测及开运算闭运算
lubo=edge（bw22,'log'）;
figure;
subplot（2,2,1）;
imshow（bw2）;title（'Log算子边缘检测'）;%图象边缘检测
bg1=imclose（lubo,strel（'rectangle',[1,33]））;
subplot（2,2,2）,imshow（bg1）;title（'图像闭运算[1,33]'）;
bg3=imopen（bg1,strel（'rectangle',[1,33]））;
subplot（2,2,3）,imshow（bg3）;title（'图像开运算[1,33]'）;
bg2=imopen（bg3,strel（'rectangle',[12,1]））;
subplot（2,2,4）,imshow（bg2）;title（'图像开[15,1]'）;
4.图像标记
[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]车牌的框架大小
%RGB=label2rgb（L,'spring','k','shuffle'）;%标志图像向RGB图像转换
figure,imshow（L）;title（'图像标记'）;%输出框架的彩色图像
5.形态滤波
I5=bwareaopen（L,1000）;%去除聚团灰度值小于2000的部分
figure,imshow（I5）,title（'形态滤波后图像'）;
6.形态滤波车牌定位及字符分割
[y,x,z]=size（I5）;
I6=double（I5）;
Y1=zeros（y,1）;
fori=1:
y
forj=1:
x
if（I6（i,j,1）==1）
Y1（i,1）=Y1（i,1）+1;
end
end
end
[tempMaxY]=max（Y1）;
figure（）;
subplot（3,2,1）,plot（0:
y-1,Y1）,title（'行方向像素点灰度值累计和'）,xlabel（'行值'）,ylabel（'像素'）;
PY1=MaxY;
while（（Y1（PY1,1）>=50）&&（PY1>1））
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while（（Y1（PY2,1）>=50）&&（PY2PY2=PY2+1;
end
IY=I（PY1:
PY2,:
:
）;
X1=zeros（1,x）;
forj=1:
x
fori=PY1:
PY2
if（I6（i,j,1）==1）
X1（1,j）=X1（1,j）+1;
end
end
end
subplot（3,2,2）,plot（0:
x-1,X1）,title（'列方向像素点灰度值累计和'）,xlabel（'列值'）,ylabel（'像数'）;
PX1=1;
while（（X1（1,PX1）<3）&&（PX1PX1=PX1+1;
end
PX2=x;
while（（X1（1,PX2）<3）&&（PX2>PX1））
PX2=PX2-1;
end
PX1=PX1-1;
PX2=PX2+1;
%分割出车牌图像%
dw=I（PY1:
PY2,PX1:
PX2,:
）;
subplot（3,2,3）,imshow（dw）,title（'定位剪切后的彩色车牌图像'）
ifisrgb（dw）
II1=rgb2gray（dw）;%将RGB图像转化为灰度图像
elseII1=dw;
end
g_max=double（max（max（II1）））;
g_min=double（min（min（II1）））;
T=round（g_max-（g_max-g_min）/3）;%T为二值化的阈值
[m,n]=size（II1）;%d:
二值图像
%h=graythresh（I1）;
II=im2bw（II1,T/256）;
subplot（3,2,4）;
imshow（II）,title（'二值化车牌图像'）;
I2=bwareaopen（II,20）;
subplot（3,2,5）;
imshow（I2）,title（'形态学滤波后的二值化图像'）;
[y1,x1,z1]=size（I2）;
I3=double（I2）;
TT=1;
%%%%%%%去除图像顶端和底端的不感兴趣区域%%%%%
Y1=zeros（y1,1）;
fori=1:
y1
forj=1:
x1
if（I3（i,j,1）==1）
Y1（i,1）=Y1（i,1）+1;
end
end
end
Py1=1;
Py0=1;
while（（Y1（Py0,1）<20）&&（Py0Py0=Py0+1;
end
Py1=Py0;
while（（Y1（Py1,1）>=20）&&（Py1Py1=Py1+1;
end
I2=I2（Py0:
Py1,:
:
）;
subplot（3,2,6）;
imshow（I2）,title（'目标车牌区域'）;
%%%%%%分割字符按行积累量%%%%%%%
X1=zeros（1,x1）;
forj=1:
x1
fori=1:
y1
if（I3（i,j,1）==1）
X1（1,j）=X1（1,j）+1;
end
end
end
figure;
plot（0:
x1-1,X1）,title（'列方向像素点灰度值累计和'）,xlabel（'列值'）,ylabel（'累计像素量'）;
Px0=1;
Px1=1;
%%%%%%%%%%%%分割字符%%%%%%%%%%%%%%%%%%
fori=1:
7
while（（X1（1,Px0）<3）&&（Px0Px0=Px0+1;
end
Px1=Px0;
while（（（X1（1,Px1）>=4）&&（Px1Px1=Px1+1;
end
Z=I2（:
Px0:
Px1,:
）;
switchstrcat（'Z',num2str（i））
case'Z1'
PIN0=Z;
case'Z2'
PIN1=Z;
case'Z3'
PIN2=Z;
case'Z4'
PIN3=Z;
case'Z5'
PIN4=Z;
case'Z6'
PIN5=Z;
otherwise
PIN6=Z;
end
figure（8）;
subplot（1,7,i）;
imshow（Z）;
Px0=Px1;
end
Px0=1;
Px1=1;
%%%%%%%%%%%%分割字符%%%%%%%%%%%%%%%%%%
fori=1:
7
while（（X1（1,Px0）<3）&&（Px0Px0=Px0+1;
end
Px1=Px0;
while（（（X1（1,Px1）>=4）&&（Px1Px1=Px1+1;
end
Z=I2（:
Px0:
Px1,:
）;
switchstrcat（'Z',num2str（i））
case'Z1'
PIN0=Z;
case'Z2'
PIN1=Z;
case'Z3'
PIN2=Z;
case'Z4'
PIN3=Z;
case'Z5'
PIN4=Z;
case'Z6'
PIN5=Z;
otherwise
PIN6=Z;
end
figure（8）;
subplot（1,7,i）;
imshow（Z）;
Px0=Px1;
end
附录：
子函数
functioninpt=pretreatment（dw）
%YUCHULISummaryofthisfunctiongoeshere
%Detailedexplanationgoeshere
ifisrgb（dw）
II1=rgb2gray（dw）;
else
II1=dw;
end
II1=imresize（II1,[5020]）;%将图片统一划为50*20大小
II1=im2bw（II1,0.9）;
[m,n]=size（II1）;
inpt=zeros（1,m*n）;
%%%%%%将图像按列转换成一个行向量
forj=1:
n
fori=1:
m
inpt（1,m*（j-1）+i）=II1（i,j）;
end
end
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