基于某matlab车牌地定位与分割识别程序
基于matlab的车牌识别(含子程序)
基于matlab的车牌识别系统一、对车辆图像进行预处理1.载入车牌图像：function [d]=main(jpg)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});if(filename == 0), return, endglobal FILENAME %定义全局变量FILENAME = [pathname filename];I=imread(FILENAME);figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：3. 用roberts算子进行边缘检测：I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');结果如下：4.图像实施腐蚀操作：se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');5.平滑图像se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个seI4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像figure(5),imshow(I4);title('平滑图像');结果如下所示：6. 删除二值图像的小对象I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象'); 结果如下所示：二、车牌定位[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中myI=double(I5);%将I5转换成双精度tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引PY1=MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%x方向车牌区域确定%%%%%% X方向 %%%%%%%%%Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; endendendPX1=1;while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=PX1-1;%对车牌区域的校正PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');%行方向车牌区域确定figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：三、字符分割及处理1.车牌的进一步处理对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌。
车牌识别matlab程序1
[, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG文件(*.jpg)';'*.bmp','BMP文件(*.bmp)';});if( == 0), return, endglobal %声明全局变量= [pathname ];I=imread();imshow(I); %显示图像II1=rgb2gray(I);%RGB图转化为灰度图figure,imshow(I1);w1=medfilt2(I1);figure,imshow(w1);s1=histeq(w1,256);figure,imshow(s1);t1=imadjust(s1);figure,imshow(t1);I2=edge(t1,'robert',0.15,'both'); %用ROBERT算子提取图像边缘figure,imshow(I2);se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se); %弱化二进制图像I2的边缘figure,imshow(I3);%为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符(下面两句)se=strel('rectangle',[25,20]); %用来腐蚀的形状为矩形，面积20*25I4=imclose(I3,se);figure,imshow(I4);I5=bwareaopen(I4,2000); %去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。
figure,imshow(I5);[y,x,z]=size(I5); %z=1。
y，x分别为I5图像的高和宽myI=double(I5)%myI=I5;tic%begin横向扫描white_y=zeros(y,1); %white_y为y行1列的零矩阵for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为白色%则white_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1white_y(i,1)= white_y(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=max(white_y); %temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）PY1=MaxY;while ((white_y(PY1,1)>=80)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((white_y(PY2,1)>=80)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:); %IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分%end横向扫描%begin纵向扫描white_x=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)white_x(1,j)= white_x(1,j)+1;endendendPX1=1;while ((white_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((white_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;end%end纵向扫描PX1=PX1-2;PX2=PX2+2;Plate=I(PY1:PY2,:);t=tocfigure,plot(white_y);gridfigure,plot(white_x);gridfigure,imshow(IY);figure,imshow(Plate);% if isrgd(Plate);Plate3=rgb2gray(Plate);%else% Plate2=Plate;%endplate4=medfilt2(Plate3);plate5=histeq(plate4,256);Plate2=imadjust(plate5);g_max=double(max(max(Plate2))); g_min=double(min(min(Plate2)));t=round(g_max-(g_max-g_min)/2); [m,n]=size(Plate2);Plate2=im2bw(Plate2,t/256); figure,imshow(Plate2);plate=bwareaopen(Plate2,20); figure,imshow(plate);[y1,x1,z1]=size(plate);plate1=double(plate);% tt=1;Y1=zeros(y1,1);for i=1:y1for j=1:x1if(plate1(i,j,1)==1)Y1(i,1)=Y1(i,1)+1;endendendpy1=1;py0=1;while((Y1(py0,1)<20)&&(py0<y1)) py0=py0+1;endpy1=py0;while((Y1(py1,1)>=20)&&(py1<y1)) py1=py1+1;endplate=plate(py0:py1,:,:);figure,imshow(plate);X1=zeros(1,x1);for j=1:x1for i=1:y1if(plate1(i,j,1)==1)X1(1,j)=X1(1,j)+1;endendendfigureplot(0:x1-1,X1)px0=1;px1=1;for i=1:7while((X1(1,px0)<3)&&(px0<x1))px0=px0+1;endpx1=px0;while(((X1(1,px1)>=3)&&(px1<x1))||((px1-px0)<10)) px1=px1+1;endZ=plate(:,px0:px1,:);switch strcat('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;otherwisePIN6=Z;endfigure% subplot(1,7,i);imshow(Z);px0=px1;end。
基于Matlab的车牌识别(完整版)
基于Matlab的车牌识别摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。
本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。
并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。
一、设计原理车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。
车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
二、设计步骤总体步骤为：基本的步骤：a.车牌定位，定位图片中的车牌位置；b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来；c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。
车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
(1）车牌定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。
基于MATLAB的车牌识别系统的实现
基于MATLAB的车牌识别系统的实现
1 引言
车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并应满足实时性要求。
牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术，其硬件一般包括触发、摄像、照明、图像采集等设备，其软件核心包括车牌定位、车牌字符分割和字符识别等算法。
2 系统的实现
2．1 系统简述
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。
当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像，牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
牌照识别系统原理如图
1 所示。
2．
2 图像预处理
输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度，因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。
对图像进行灰度化处理、提取背景图像、增强处理、图像二值化、边缘检测、滤波等处理的主要MATLAB 语句如下所示：2．3 车牌定位
自然环境下，汽车图像背景复杂，光照不均匀，在自然背景中准确地确定牌照区域是整个图像识别过程中的关键。
首先对采集到的图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进。
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 ；close all；%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sgray s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。
基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统仇成群（盐城师范学院，江苏盐城224002）汽车牌照识别系统是建设智能交通系统不可或缺的部分。
基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。
车牌识别系统整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB 软件编程来实现每一个部分处理工程，最后识别出汽车牌照［1-4］。
１MATLAB 及其图像处理工具概述MATLAB 是MATrix LABoratory （矩阵实验室）的缩写，是Math Works 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。
MATLAB 的图像处理工具箱，功能十分强大，支持的图像文件格式丰富，如*.BMP 、*.JPG 、*.JPEG 、*.GIF 、*.TIF 、*.TIFF 、*.PNG 、*.PCX 、*.XWD 、*.HDF 、*.ICO 、*.CUR 等。
MATLAB 7.1提供了20多类图像处理函数，几乎涵盖了图像处理的所有技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。
这些函数按其功能可分为：图像显示、图像文件I/O 、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空间变换、图像类型与类型转换。
MATLAB 还着重在图形用户界面（GUI ）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
本文将给出MATLAB 的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。
2基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统2.1系统组成基于MATLAB 图像处理的汽车牌照识别系统主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。
基于matlab的汽车牌照识别程序
基于matlab的汽车牌照识别程序基于matlab的汽车牌照识别程序摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。
关键词：车牌识别，matlab，神经网络1 引言随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。
它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。
由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。
2 车辆牌照识别系统工作原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。
3 车辆牌照识别系统组成（1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。
（2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。
即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。
（3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像（4）字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
《2024年基于MATLAB的车牌识别系统研究》范文
《基于MATLAB的车牌识别系统研究》篇一一、引言随着科技的发展，车牌识别系统在交通管理、安全监控、车辆定位等领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一种强大的编程语言和数据处理工具，被广泛应用于图像处理和机器视觉等领域。
本文旨在研究基于MATLAB的车牌识别系统，包括系统的基本原理、实现方法、实验结果和结论。
二、车牌识别系统的基本原理车牌识别系统是一种基于图像处理和机器视觉技术的自动识别系统。
其主要原理包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个部分。
在MATLAB中，这些过程通过数字图像处理算法、计算机视觉算法以及机器学习算法实现。
（一）图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是消除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的清晰度和对比度，以便后续的图像处理和分析。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。
（二）车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，其主要目的是从图像中准确地检测出车牌的位置。
常用的车牌定位方法包括基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于模板匹配的方法等。
在MATLAB中，可以通过边缘检测、Hough变换等方法实现车牌的定位。
（三）字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符分割出来的过程。
常用的字符分割方法包括投影法、连通域法等。
在MATLAB中，可以通过图像形态学操作、阈值分割等方法实现字符的分割。
（四）字符识别字符识别是将分割后的字符进行分类和识别的过程。
常用的字符识别方法包括模板匹配法、神经网络法等。
在MATLAB中，可以通过训练分类器、使用机器学习算法等方法实现字符的识别。
三、车牌识别系统的实现方法在MATLAB中，我们可以通过编写程序实现车牌识别系统的各个步骤。
具体实现方法如下：（一）图像预处理首先，对输入的图像进行灰度化和二值化处理，消除噪声和干扰信息。
然后，通过滤波等操作提高图像的清晰度和对比度。
（二）车牌定位通过边缘检测和Hough变换等方法检测出车牌的轮廓，并确定车牌的位置。
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基于Matlab的车牌定位与分割经典算法I=imread('car.jpg'); %读取图像figure(); subplot(3,2,1),imshow(I), title('原始图像');I1=rgb2gray(I);%转化为灰度图像subplot(3,2,2),imshow(I1),title('灰度图像');I2=edge(I1,'robert',0.09,'both');%采用robert算子进行边缘检测subplot(3,2,3),imshow(I2),title('边缘检测后图像');se=[1;1;1]; %线型结构元素I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像subplot(3,2,4),imshow(I3),title('腐蚀后边缘图像');se=strel('rectangle',[25,25]); 矩形结构元素I4=imclose(I3,se);%图像聚类、填充图像subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I5),title('形态滤波后图像');[y,x,z]=size(I5);I6=double(I5);Y1=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(I6(i,j,1)==1)Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=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');%求的车牌的行起始位置和终止位置PY1=MaxY;while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y))PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);X1=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(I6(i,j,1)==1)X1(1,j)= X1(1,j)+1;endend endsubplot(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');%求的车牌的列起始位置和终止位置PX1=1;while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1=PX1+1;endPX2=x;while ((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX1=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')4.2 车牌字符分割确定车牌位置后下一步的任务就是进行字符切分分离出车牌号码的全部字符图像。
if isrgb(I)I1 = rgb2gray(I); %将RGB图像转化为灰度图像else I1=I；endg_max=double(max(max(I1)));g_min=double(min(min(I1)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值[m,n]=size(I1);% d:二值图像%h=graythresh(I1);I1=im2bw(I1,T/256);subplot(3,2,4);imshow(I1),title('二值化车牌图像');I2=bwareaopen(I1,20);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);for i=1:y1for j=1:x1if(I3(i,j,1)==1)Y1(i,1)= Y1(i,1)+1 ;endendendPy1=1;Py0=1;while ((Y1(Py0,1)<20)&&(Py0<y1))Py0=Py0+1;endPy1=Py0;while((Y1(Py1,1)>=20)&&(Py1<y1))Py1=Py1+1;endI2=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);for j=1:x1for i=1:y1if(I3(i,j,1)==1)X1(1,j)= X1(1,j)+1;endendendfigure(5);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for i=1:7while ((X1(1,Px0)<3)&&(Px0<x1))Px0=Px0+1;endPx1=Px0;while (((X1(1,Px1)>=3)&&(Px1<x1))||((Px1-Px0)<10)) Px1=Px1+1;endZ=I2(:,Px0:Px1,:);switch strcat('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;otherwisePIN6=Z; endfigure(3); subplot(1,7,i); imshow(Z);Px0=Px1;Endfunction inpt = pretreatment(I)%YUCHULI Summary of this function goes here% Detailed explanation goes hereif isrgb(I)I1 = rgb2gray(I);elseI1=I;endI1=imresize(I1,[50 20]);%将图片统一划为50*20大小I1=im2bw(I1,0.9);[m,n]=size(I1);inpt=zeros(1,m*n);%将图像按列转换成一个行向量for j=1:nfor i=1:minpt(1,m*(j-1)+i)=I1(i,j);endend%神经网络进行识别。
close all;clear all;%%%%归一化训练样本%%%%%%I0=pretreatment(imread('0.jpg'));I1=pretreatment(imread('1.jpg'));I2=pretreatment(imread('2.jpg'));I3=pretreatment(imread('3.jpg'));I4=pretreatment(imread('4.jpg'));I5=pretreatment(imread('5.jpg'));I6=pretreatment(imread('6.jpg'));I7=pretreatment(imread('7.jpg'));I8=pretreatment(imread('8.jpg'));I9=pretreatment(imread('9.jpg'));I10=pretreatment(imread('A.jpg'));I11=pretreatment(imread('C.jpg'));I12=pretreatment(imread('G.jpg'));I13=pretreatment(imread('L.jpg'));I14=pretreatment(imread('M.jpg'));I15=pretreatment(imread('R.jpg'));I16=pretreatment(imread('H.jpg'));I17=pretreatment(imread('N.jpg'));P=[I0',I1',I2',I3',I4',I5',I6',I7',I8',I9',I10',I11',I12',I13',I14',I15',I 16',I17'];%输出样本%%%T=eye(18,18);%%bp神经网络参数设置net=newff(minmax(P),[1000,32,18],{'logsig','logsig','logsig '},'trainrp');net.inputWeights{1,1}.initFcn ='randnr';yerWeights{2,1}.initFcn ='randnr';net.trainparam.epochs=5000;net.trainparam.show=50;%net.trainparam.lr=0.003;net.trainparam.goal=0.0000000001;net=init(net);%%%训练样本%%%%[net,tr]=train(net,P,T);%%%%%%%测试%%%%%%%%%%I=imread('DSC01323.jpg');I=imread('DSC01344.jpg');dw=location(I);%车牌定位[PIN0,PIN1,PIN2,PIN3,PIN4,PIN5,PIN6]=StringSplit(dw);%字符分割及处理%%%%%%%%%%%测试字符，得到识别数值%%%%PIN0=pretreatment(PIN0);PIN1=pretreatment(PIN1);PIN2=pretreatment(PIN2);PIN3=pretreatment(PIN3);PIN4=pretreatment(PIN4);PIN5=pretreatment(PIN5);PIN6=pretreatment(PIN6);P0=[PIN0',PIN1',PIN2',PIN3',PIN4',PIN5',PIN6']; for i=2:7T0= sim(net ,P0(:,i));T1 = compet (T0) ;d =find(T1 == 1) - 1if (d==10)str='A';elseif (d==11)str='C';elseif (d==12)str='G';elseif (d==13)str='L';elseif (d==14)str='M';elseif (d==15)str='R';elseif (d==16)str='H'; elseif (d==17)str='N';elsestr=num2str(d); endswitch icase 2str1=str;case 3str2=str;case 4str3=str;case 5str4=str;case 6str5=str;otherwisestr6=str; endend%显示定位后的分割出的车牌彩图，%%%%%%%识别结果以标题形式显示在图上%%% s=strcat('渝',str1,str2,str3,str4,str5,str6); figure();imshow(dw),title(s);非诚勿扰欢迎下载。