车牌识别MATLAB代码.docx
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车牌识别MATLAB代码
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（'C:
\Users\lenovo\Desktop\程序\chepai\l2.jpg'）;
%将彩色图像转换为黑白并显示
Sgray=rgb2gray（Scolor）;
figure,imshow（Scolor）,title（'原始彩色图像'）;
figure,imshow（Sgray）,title（'原始灰度图像'）;
%bw3=medfilt2（Sgray,[55]）;
%figure,imshow（bw3）;title（'图像中值滤波'）;
%bw4=imfilter（bw3,fspecial（'laplacian'））;
%figure,imshow（bw4）;title（'图像中值滤波'）;
%Egray=imsubtract（bw3,bw4）;
%figure,imshow（Egray）;
%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',10）;
Bgray=imopen（Sgray,s）;
figure,imshow（Bgray）;title（'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）;
figure,imshow（Egray）;title（'增强黑白图像'）;
%Step3取得最佳阈值，将图像二值化
%fmax1=double（max（max（Egray）））;
%fmin1=double（min（min（Egray）））;
%level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;
%
level=graythresh（Egray）;
%
%bw3=filter2（fspecial（'average',3）,Egray）;
%
%Egray=medfilt2（Egray,[33]）;
%figure,imshow（Egray）;title（'图像中值滤波'）;
bw2=im2bw（Egray,level）;
figure,imshow（bw2）;title（'图像二值化'）;
%bw4=im2bw（bw3,level）;
%figure,imshow（bw4）;title（'图像二值化'）;
%Step4对得到二值图像作开闭操作进行滤波
grd=edge（bw2,'canny'）;
figure,imshow（grd）;title（'图像边缘提取'）;
%
bg1=imclose（grd,strel（'rectangle',[5,19]））;
%
figure,imshow（bg1）;title（'图像闭运算[5,19]'）;
bg2=bwareaopen（bg1,2000）;
figure,imshow（bg2）;title（'小对象'）;
bg2=imclose（bg2,strel（'rectangle',[20,50]））;
%bg3=imclose（bg2,strel（'rectangle',[20,50]））;
bg2=imopen（bg2,strel（'rectangle',[5,20]））;
figure,imshow（bg2）;title（'图像开运算[5,19]'）;
bg2=imopen（bg2,strel（'rectangle',[19,1]））;
figure,imshow（bg2）;title（'图像开运算[19,1]'）;
%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）;
Feastats=regionprops（L,'basic'）;
Area=[Feastats.Area];
BoundingBox=[Feastats.BoundingBox];%[xywidthheight]
RGB=label2rgb（L,'spring','k','shuffle'）;
figure,imshow（RGB）;title（'图像彩色标记'）;
lx=0;
%Getok=zeros（1,5）;
forl=1:
num
width=BoundingBox（（l-1）*4+3）;
hight=BoundingBox（（l-1）*4+4）;
if（width>250&&width<500&&hight>70&&hight<150）
lx=lx+1;
Getok（lx）=l;
end
end
fork=1:
lx
l=Getok（k）;
startcol=BoundingBox（（l-1）*4+1）;%开始列
startrow=BoundingBox（（l-1）*4+2）;%开始行
width=BoundingBox（（l-1）*4+3）;%车牌宽
hight=BoundingBox（（l-1）*4+4）;%车牌高
rato=width/hight;%计算车牌长宽比
ifrato>2&&rato<4
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'）;
subplot（2,1,2）,imshow（sbw1）;title（'车牌二值子图'）;
%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）'）;
subplot（2,1,2）,bar（histrow）;title（'水平投影（含边框）'）;
figure,subplot（2,1,1）,bar（histrow）;title（'水平投影（含边框）'）;
subplot（2,1,2）,imshow（sbw1）;title（'车牌二值子图'）;
%对水平投影进行峰谷分析
meanrow=mean（histrow）;
minrow=min（histrow）;
levelrow=（meanrow+minrow）/2;
count1=0;
l=1;
%globalmarkrow;
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）;
[m1,n1]=size（markrow4）;
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'）;
figure,subplot（2,1,1）,imshow（subcol）;title（'车牌灰度子图'）;
subplot（2,1,2）,imshow（sbw）;title（''）;
title（['车牌旋转角:
',num2str（angle）,'度'],'Color','r'）;
%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）'）;
%对水平投影进行峰谷分析
clearmarkrow,markrow1,markrow2,markrow3,markrow4,markrow5
meanrow=mean（histrow）;
minrow=min（histrow）;
levelrow=（meanrow+minrow）/2;
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
%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）
%Step9计算车牌垂直投影，去掉车牌垂直边框，获取车牌及字符平均宽度
histcol=sum（sbw2）;%计算垂直投影
figure,subplot（2,1,1）,bar（histcol）;title（'垂直投影（去水平边框后）'）;
subplot（2,1,2）,imshow（sbw2）;
title（['车牌字符高度：
',int2str（maxhight）],'Color','r'）;
%对垂直投影进行峰谷分析
meancol=mean（histcol）;
mincol=min（histcol）;
levelcol=（meancol+mincol）/4;
count1=0;
l=1;
fork=1:
width
ifhistcol（k）<=levelcol
count1=count1+1;
else
ifcount1>=1
markcol（l）=k;%字符上升点
markcol1（l）=count1;%谷宽度（下降点至下一个上升点）
l=l+1;
end
count1=0;
end
end
markcol2=diff（markcol）;%字符距离（上升点至下一个上升点）
[m1,n1]=size（markcol2）;
n1=n1+1;
markcol（l）=width;
markcol1（l）=count1;
markcol2（n1）=markcol（l）-markcol（l-1）;
%Step10计算车牌上每个字符中心位置，计算最大字符宽度maxwidth
l=0;
fork=1:
n1
markcol3（k）=markcol（k+1）-markcol1（k+1）;%字符下降点
markcol4（k）=markcol3（k）-markcol（k）;%字符宽度（上升点至下降点）
markcol5（k）=markcol3（k）-double（uint16（markcol4（k）/2））;%字符中心位置
end
markcol6=diff（markcol5）;%字符中心距离（字符中心点至下一个字符中心点）
maxs=max（markcol6）;%查找最大值，即为第二字符与第三字符中心距离
findmax=find（markcol6==maxs）;
markcol6（findmax）=0;
maxwidth=max（markcol6）;%查找最大值，即为最大字符宽度
%Step11提取分割字符,并变换为40行*20列标准子图
l=1;
[m2,n2]=size（sbw2）;%subcol换为sbw2
figure;
fork=findmax-1:
findmax+5
cleft=markcol5（k）-maxwidth/2;
cright=markcol5（k）+maxwidth/2-2;
ifcleft<1
cleft=1;
cright=maxwidth;
end
ifcright>n2
cright=n2;
cleft=n2-maxwidth;
end
SegGray=subcol（rowtop:
rowbot,cleft+2:
cright）;
SegBw1=sbw（rowtop:
rowbot,cleft+2:
cright）;
SegBw2=imresize（SegBw1,[4020]）;%变换为40行*20列标准子图
subplot（2,n1,l）,imshow（SegGray）;
ifl==7
title（['车牌字符宽度：
',int2str（maxwidth）],'Color','r'）;
end
subplot（2,n1,n1+l）,imshow（SegBw2）;
%fname=strcat（'G:
\Matlab\lib\S',Filename,int2str（k）,'.bmp'）;%保存子图备选入样本库,并建立样本库
fname=strcat（int2str（k）,'.BMP'）;
imwrite（SegBw2,fname）;
l=l+1;
end
%Step12将计算计算获取的字符图像与样本库进行匹配，自动识别出字符代码。
%在进行匹配前需将存入的子图名按以下编码规则更改：
%Sam0~Sam90~9数字1~10
%SamA~SamZA~Z字母11~36
%Sam粤~Sam沪省别汉字37~45
liccode=char（['0':
'9''A':
'Z''苏豫陕鲁']）;%建立自动识别字符代码表
l=1;
[m2,n2]=size（sbw2）;
fork=findmax-1:
findmax+5
cleft=markcol5（k）-maxwidth/2;
cright=markcol5（k）+maxwidth/2-2;
ifcleft<1
cleft=1;
cright=maxwidth;
end
ifcright>n2
cright=n2;
cleft=n2-maxwidth;
end
SegBw1=sbw（rowtop:
rowbot,cleft+2:
cright）;
SegBw2=imresize（SegBw1,[4020],'bilinear'）;%变换为32行*16列标准子图
ifl==1%第一位汉字识别
kmin=37;
kmax=40;
elseifl==2%第二位A~Z字母识别
kmin=11;
kmax=36;
elsel>=3%第三位以后是字母或数字识别
kmin=1;
kmax=36;
end
fork2=kmin:
kmax
fname=strcat（'字符模板2\',liccode（k2）,'.bmp'）;
SamBw2=imread（fname）;
%SamBw2=im2bw（SamBw2）;
SubBw2=SamBw2-SegBw2;
Dmax=0;
fork1=1:
40
forl1=1:
20
if（SubBw2（k1,l1）>0|SubBw2（k1,l1）<0）
Dmax=Dmax+1;
end
end
end
Error（k2）=Dmax;
end
Error1=Error（kmin:
kmax）;
MinError=min（Error1）;
findc=find（Error1==MinError）;
RegCode（l*2-1）=liccode（findc
（1）+kmin-1）;
RegCode（l*2）='';
l=l+1;
end
title（['识别车牌号码:
',RegCode],'Color','r'）;
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