智能网联汽车概论课程设计2车牌号码识别Word下载.docx

1、1516171819function split_img = my_imsplit（ img ）m, n = size（img）;top = 1;bottom = m;left = 1;right = n;while sum（img（top, :） = 0 & top = 1 bottom = bottom -1;while sum（img（:, left） = 0 & left right = right - 1;width = right - left;height = bottom - top;split_img = imcrop（img, left top width height）;

2、%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。202122232425262728293031function word, result =getword（ img ） word=;flag=0; y1=8; y2=0.5; while fla =0 m, n=size（img）; width=0; while sum（img（:, width+1）=0 & width=n-2 width=width + 1;

3、 end temp= my_imsplit（imcrop（img, 1,1,width,m）; m1, n1=size（temp）; if width y2 img（:, 1, width）=0; if sum（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

4、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）;figu

5、re（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, bothfigure（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）

6、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32img7=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333

7、435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071y, x, z=size（img7）;img8=double（img7）;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; 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

8、_Y1） img_Y2=img_Y2 - 1;blue_X=zeros（1, x）;for j=1: for i=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_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,

9、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727374757677787980plate_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8182838485868788plate_img2=histe