基于MATLAB的车牌定位算法设计
(完整版)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号码的单个字符图像，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、引言随着智能化交通系统的不断发展，车牌识别技术在现代交通管理中发挥着越来越重要的作用。
基于MATLAB的车牌识别系统研究，能够为智能交通系统提供准确、高效的车牌信息处理手段。
本文旨在介绍基于MATLAB的车牌识别系统的基本原理、方法以及实际应用。
二、车牌识别系统基本原理车牌识别系统主要包括图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个基本环节。
基于MATLAB的车牌识别系统采用数字图像处理技术，对采集到的车牌图像进行处理，以实现车牌的准确识别。
1. 图像预处理图像预处理是车牌识别系统的第一步，主要目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度，以便于后续的车牌定位和字符分割。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如滤波、二值化、边缘检测等，可以有效地实现图像预处理。
2. 车牌定位车牌定位是车牌识别系统的关键环节，主要采用颜色分割、形态学方法、投影分析等方法。
在MATLAB中，可以通过颜色空间转换、阈值分割等手段，提取出车牌区域，为后续的字符分割和识别提供基础。
3. 字符分割字符分割是将车牌图像中的每个字符进行分离的过程。
在MATLAB中，可以采用投影法、连通域法等方法进行字符分割。
首先对车牌区域进行垂直投影，根据投影峰值的分布情况，确定每个字符的位置，然后进行水平投影，进一步确定每个字符的宽度，从而实现字符的精确分割。
4. 字符识别字符识别是车牌识别系统的最后一步，主要是对分割后的字符进行识别。
在MATLAB中，可以采用模板匹配、神经网络等方法进行字符识别。
模板匹配法是通过将待识别的字符与标准字符模板进行比对，找出最相似的字符作为识别结果。
神经网络法则是通过训练大量的样本数据，建立字符识别的模型，从而实现高精度的字符识别。
三、MATLAB在车牌识别系统中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在车牌识别系统中发挥着重要作用。
首先，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和算法库，可以方便地实现图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等过程。
基于MATLAB的车牌识别系统设计
使得S ∈ [Smin , Smax ],其中，T为线性变换，
S=
若 r(50,200)、s(0，255) 则：S =
255 150
S max −S mi×r max −S max ×r min r max −r min
(3)
r−
255×50 150
≈ 1.7r − 85
图 11 提取分割字符 2.2 字体识别 首先要建立字符模版。中国现行车牌规定一共有 7 个字符，第一个字符一般是汉字代 表省、直辖市或军种警别等有特定含义的简称；接下来的为字母和数字。10 个阿拉伯数字 0~9，26 个英文字母 A~Z，将这些所有的字母、数字、汉字收集到一起组成的字库就是字符 模版。 采用模版匹配法对定位切割出的车牌字符进行识别，算法如下：（1）找出模版图像和 待识别字符图像相异点像素的数目；（2）根据相异点像素数目计算出模版图像和待识别字 符图像平均相异值；（3）将待识别字符图像与 15 个模版图像比较完后，将平均相异值最 小的模版所代表的字符作为识别结果输出。最终识别匹配结果如图 13 所示。
基于 MATLAB 的车牌识别系统设计
摘要：汽车拍照识别是智能交通领域的重要研究课题，整个过程主要分为预处理、车牌定 位，字符分割、字符识别 4 个环节。本文提出基于车牌彩色信息的彩色分割方法。用 MATLAB 实现整个系统，有效地解决车牌定位、字符倾斜、字符分割等复杂问题。 车牌识别技术是推进交通管理向智能化发展的关键技术之一。通过车牌识别，可以获得 车辆的许多重要信息，从而大大缓解交通系统的智能化管理。车牌识别技术要求能够将运 动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过预处理、车牌定位、字符分割、识别， 从而最终识别出车辆牌照。
图 13
识别结果提示框
基于MATLAB的车牌识别系统的设计毕业设计
毕业设计基于MATLAB的车牌识别系统的设计摘要：汽车车牌的识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。
车牌识别系统使车辆管理更智能化，数字化，有效的提升了交通管理的方便性和有效性。
车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。
本文主要介绍图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。
本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Roberts算子进行边缘检测的步骤。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，再利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
字符的分割采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。
本文即是针对其核心部分进行阐述并使用MATLAB软件环境中进行字符分割的仿真实验。
关键词：MATLAB、图像预处理、车牌定位、字符分割一、发展背景车辆的牌照是机动车的识别标志，在交通管理中有着重要的作用。
通过汽车车牌识别系统可以监控车辆的信息和行驶状况，可以最迅速的实现车辆控制以及交通状况的调控，所以对于现代智能交通至关重要。
该系统主要有两大模块：图像处理模块和字符识别模块。
本文主要对图像处理模块进行设计和研究。
图像处理模块的质量好坏更是衡量整个系统成功与否的关键。
MATLAB语言对于图像的处理非常方便，能够直接调用编好的函数，为整个系统提供了保障。
二、系统框架结构以及流程汽车车牌自动识别系统主要包括触发拍照、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等单元。
触发拍照：该单元会自动检测车辆在指定区域的存在，现有的成熟技术的有线圈触发、视频触发、红外触发、雷达触发以及激光触发。
其中线圈触发和视频触发得到了广泛的应用。
图像采集：该单元是指道路上安装的摄像头在检测到有车辆通过的同时进行拍照并借助网络传送到汽车自动识别系统。
图像预处理：该单元是指车牌识别系统对拍摄的汽车图片进行灰度化和边缘检测等处理。
基于某matlab车牌地定位与分割识别程序
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。
基于MATLAB的车牌定位系统(含全套CAD图纸)
毕业设计（论文）题目：汽车牌照定位系统设计与开发诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）汽车牌照定位系统设计与开发是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，其内容除了在毕业设计（论文）中特别加以标注引用，表示致谢的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人、集体已发表或撰写的成果作品。
班级：计科94学号：0921144作者姓名：2013 年5 月25 日无锡太湖学院信机系计算机科学与技术专业毕业设计论文任务书一、题目及专题：１、题目汽车牌照定位系统设计与开发２、专题二、课题来源及选题依据课题来源：导师指定选题依据：汽车车牌识别系统是近几年发展起来的计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
在车牌自动识别系统中,首先要将车牌从所获取的图像中分割出来实现车牌定位。
这是进行车牌字符识别的重要步骤，定位的准确与否直接影响车牌识别率。
车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，该技术应用范围非常广泛，其中包括：（1）交通流量检测；（2）交通控制与诱导；（3）机场、港口等出入口车辆管理；（4）小区车辆管理；（5）闯红灯等违章车辆监控；（6）不停车自动收费；（7）道口检查站车辆监控；（8）公共停车场安全防盗管理；（9）计算出行时间等。
其潜在在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。
三、本设计（论文或其他）应达到的要求：软件、技术要求：在基于图像处理的车牌识别技术的基础上设计并开发了一个基于MATLAB的车牌定位系统通过编写MATLAB文件对各种车辆图像处理方法进行分析、比较,最终确定了车牌预处理、车牌粗定位和精定位的方法。
四、接受任务学生：计科94 班姓名宋开拓五、开始及完成日期：自2012 年11 月12 日至2013年5月25日六、设计（论文）指导（或顾问）：指导教师签名签名签名教研室主任〔学科组组长〕签名研究所所长系主任签名2012年11月12日车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）是现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现智能交通的重要环节，涉及领域异常广阔。
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的车牌识别算法
基于Matlab的车牌识别算法摘要车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。
车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统，该系统主要包括三个内容:车牌定位、字符分割和字符识别。
其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。
目前常用的方法有：基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。
本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识别，此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别，对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用，。
此算法分割出的图像像素值和模板图像达到了一致，由此便避免了切割出的图像像素值不一致所带来的问题。
但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌，需要对车牌定位算法进行调整，并将图像反转（0变1、1变0）。
关键词：车牌识别系统；字符分割；车牌定位LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASEDON MATLABＡＢＳＴＲＡＣＴLicense plate system is a computer vision and pattern recognition technology in one of the important application research topic in the field of intelligent transportation. License plate recognition system based on specific goals of a special computer system, the system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work character segmentation and character recognition. Now commonly used methods are: based on template matching method, based on the characteristics of the method and neural network, etc.This design USES based on template matching algorithm and based on artificial neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate, yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the image inversion of (0, 1, 1, 0).Key words: license plate recognition system; Character segmentation; License plate location目录1 前言 (4)1.1车牌号识别研究背景 (4)1.2 车牌号识别技术研究现状和趋势 (5)1.2.1国内外车牌识别技术情况及我国车牌特点 (5)1.2.2车牌识别技术的应用前景 (6)1.3 车牌识别研究内容 (7)2 车牌识别系统设计原理概述 (9)3 车牌识别系统程序设计 (11)3.１图像读取及车牌区域提取 (11)3.１.1图像灰度图转化 (11)3.１.2图像的边缘检测 (13)3.１.3灰度图腐蚀 (14)3.１.4图像平滑处理 (15)3.１.5移除小对象 (16)3.１.6车牌区域的边界值计算 (17)3.２字符切割 (18)3.２.1字符切割前的图像去噪处理 (18)3.２.2字符切割前的图像膨胀和腐蚀处理 (19)3.２.3字符切割 (19)3.３字符识别 (22)3.３.1字符识别方法选择 (22)3.３.2字符归一化 (22)3.３.3字符匹配识别 (23)4 仿真结果及分析 (26)4.1 车牌定位及图像读取及其图像处理 (26)4.2 车牌字符分割及其图像处理 (26)5 结论 (28)参考文献 (29)致谢............................................... 错误！未定义书签。