车牌图像定位与识别
车牌识别原理
车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。
2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。
常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。
3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。
常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。
边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。
4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。
字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。
训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。
5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。
最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。
综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。
通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。
车牌图像定位与识别
专业综合实验报告----数字图像处理专业：电子信息工程班级：：学号：指导教师：2014年7月18日车牌图像定位与识别一、设计目的利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。
同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。
二、设计内容和要求车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。
这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。
三、设计步骤1．打开计算机，启动MATLAB程序；2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理；3．记录和整理设计报告四、设计所需设备及软件计算机一台；移动式存储器；MATLAB软件。
五、设计过程车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。
(一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等1.载入车牌图像：原图2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：灰度图灰度直方图3.用roberts 算子进行边缘检测：图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。
正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。
边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。
roberts边缘检测图4.图像实施腐蚀操作：腐蚀后图5.平滑图像：对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。
汽车车牌定位识别概述
汽车车牌定位识别概述汽车车牌定位识别技术的发展得益于计算机视觉技术的进步和硬件设备的不断更新。
自从20世纪80年代末期开始，随着计算机技术的发展，人们开始研究如何利用计算机自动识别车牌。
最初的方法是通过车牌字符的特征提取和模式匹配来实现，但是这种方法在实际应用中存在一些问题，比如对于光照条件、角度和车辆速度的不同会导致识别结果的准确度下降。
随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的发展，汽车车牌定位识别技术得到了显著的进步。
CNN可以通过学习大量的车牌图像来自动提取图像特征，并通过训练模型来识别不同类型的车牌。
这种方法不仅可以提高识别的准确性，还可以适应不同的光照和角度条件。
汽车车牌定位识别技术的应用非常广泛。
首先，在交通安全领域，汽车车牌定位识别可以帮助交警自动检测和记录违反交通规则的车辆，比如闯红灯、超速等。
这种技术可以大大提高交通管理的效率和准确性，减少人为差错。
其次，在停车场管理中，汽车车牌定位识别可以帮助自动识别道闸前的车牌信息，实现自动出入场的管理。
这不仅方便了车辆的出入，还可以提高停车场的管理效率。
另外，在安防领域，汽车车牌定位识别可以帮助监控系统自动追踪和识别特定车辆的位置和行动轨迹，有助于犯罪侦查和预防。
汽车车牌定位识别技术通常包括以下几个步骤。
首先，对车辆图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
然后，利用目标检测算法来定位车牌的位置，常用的方法包括边缘检测、颜色分割等。
接下来，对定位到的车牌进行字符分割，将车牌中的字符单独分离出来。
最后，利用字符识别算法对分割后的字符进行识别，常见的方法包括模板匹配、字符特征提取等。
虽然汽车车牌定位识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，不同车牌的形状和颜色差异较大，车牌的角度和光照条件也会导致识别的准确性下降。
其次，特定地区的车牌字符种类较多，字符的形状和位置也有差异，这对识别算法提出了更高的要求。
停车场系统识别车牌识别原理
停车场系统识别车牌识别原理
停车场系统的车牌识别原理主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：通过安装在停车场入口或出口处的摄像头，对车辆进出的图像进行实时采集。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行处理，包括图像的旋转、裁剪、去噪等操作，以便提高后续车牌字符的识别准确率。
3. 车牌定位：通过图像处理技术，识别图像中的车牌位置，并将车牌区域进行标记或框出。
4. 字符分割：对车牌区域进行字符分割，将每个字符分隔开来，便于后续的字符识别。
5. 字符识别：将分割好的字符送入字符识别引擎中，进行字符识别。
常用的识别方法有基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。
6. 车牌识别：将识别出的字符组合起来，得到完整的车牌号码。
需要注意的是，车牌识别的准确率受到诸多因素的影响，如光照条件、天气情况、车牌遮挡等。
为提高准确率，还可以采用一些增强技术，如多通道图像融合、自适应阈值等。
车牌识别系统的工作原理
车牌识别系统的工作原理车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统，通过对车辆车牌图像进行处理和分析，实现对车牌信息的自动识别和提取。
在实际应用中，车牌识别系统可以用于交通监控、智能停车场管理、电子收费系统等领域。
车牌识别系统的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取与车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
下面将详细介绍这些步骤的原理和方法。
首先，车牌识别系统需要获取车辆的车牌图像。
图像获取方式可以有多种，如使用摄像机对车辆进行拍摄，或者使用网络爬虫从网络上获取车辆图片。
获取到的车牌图像需要经过预处理才能进行后续的处理和分析。
图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是对车牌图像进行去噪、增强和提取关键信息等操作，以便更好地进行后续的特征提取和定位。
常用的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。
灰度化操作将彩色车牌图像转化为灰度图像，使得车牌中的文字和背景之间的对比更加明显。
图像平滑操作通过模糊图像来减少噪声的影响，常用的方法包括中值滤波和高斯滤波。
边缘检测是指通过检测车牌图像中的边缘信息，以提取车牌的边界信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Roberts算子等。
特征提取与车牌定位是车牌识别系统的核心步骤之一，其目的是通过识别车牌图像中的特征信息，准确定位车牌区域。
车牌图像中有很多不同的特征，如颜色、形状、纹理等。
常用的特征提取方法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于纹理特征的方法等。
基于颜色特征的方法是指通过分析车牌图像中的颜色信息，来判断前景文字和背景之间的对比度，从而确定车牌的位置。
通常，车牌的背景颜色是单一且比较鲜艳的，而文字的颜色通常是白色或黑色。
因此，我们可以通过阈值分割和颜色模型的比较来提取车牌的颜色特征。
基于形状特征的方法是指通过分析车牌图像中的形状信息，如车牌的长宽比、倾斜程度等，来判断车牌的位置。
通常，车牌的长宽比在一定范围内，且边缘线平行于图像的边缘。
智能交通系统中的车牌识别技术的使用技巧与注意事项
智能交通系统中的车牌识别技术的使用技巧与注意事项智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，其中车牌识别技术作为关键技术之一，被广泛应用于车辆检测、车辆管理、交通安全等方面。
本文旨在介绍智能交通系统中车牌识别技术的使用技巧与注意事项，以帮助读者更好地理解和应用该技术。
一、车牌识别技术的基本原理在智能交通系统中，车牌识别技术主要通过图像处理和模式识别的方法来完成。
其基本原理可以分为以下几个步骤：1. 图像获取：利用摄像机或其他图像采集设备获取车辆行驶图像。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等操作，以提高后续算法的准确度。
3. 特征提取：对预处理后的图像进行特征提取，通常采用图像处理算法来提取图像的纹理、形态等特征。
4. 车牌定位：通过特征提取得到的特征进行车牌定位，确定车牌在图像中的位置。
5. 字符分割：将定位到的车牌图像中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
6. 字符识别：对分割得到的字符进行识别，通常采用模式识别算法来实现。
7. 结果输出：将识别出的车牌信息输出，并进行相关的处理和存储。
二、车牌识别技术的使用技巧1. 视频流图像处理：在智能交通系统中，车辆行驶速度较快，因此需要对视频流图像进行实时处理。
为了提高处理的速度，可以采用并行处理、图像压缩等技术来降低计算量和传输带宽。
2. 车牌定位算法选择：车牌在图像中的位置常常受到光照、遮挡等因素的影响，因此车牌定位算法的鲁棒性非常重要。
可根据实际情况选择合适的车牌定位算法，如基于颜色特征的算法、形态学处理算法等。
3. 字符分割算法优化：字符分割是车牌识别的关键步骤，其准确度直接影响整个识别系统的性能。
可以采用基于形态学处理的方法、基于统计分析的方法等来优化字符分割的效果。
4. 字符识别算法改进：字符识别是车牌识别的最后一步，常常受到字符形变、光照变化等因素的影响。
可以采用深度学习算法、支持向量机等方法来提高字符识别的精度和稳定性。
车牌识别（一）-车牌定位
车牌识别（⼀）-车牌定位在对车牌识别过程中，常⽤的⽅法有：基于形状、基于⾊调、基于纹理、基于⽂字特征等⽅法。
⾸先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以⽬的转化为寻找矩形特征，常常是利⽤车牌长宽⽐例特征、占据图像的⽐例等。
基于⾊调，国内的车牌往往是蓝底⽩字，可以采⽤图像的⾊调或者饱和度特征，进⼊⽣成⼆值图，定位车牌位置。
基于纹理特征⾃⼰还没有基础到。
基于⽂字特征往往是根据⽂字轮廓特征进⾏识别，原理是基于相邻⽂字轮廓特征、⽐例进⾏定位车牌位置。
⼀、图像⼆值化正如前⾯⽂章所⾔，⾸先进⾏获取图像⼆值化特征，本⽂采取了根据图像亮度特征，提⾼对⽐度，进⾏可以清晰获取⽂字的图像，为下⼀步的⽂字轮廓识别打好基础。
1.1 算法流程伪代码1、图像转化为HSV图像，获取V通道图像2、提⾼对⽐度3、V图像⾼斯滤波，去除噪声4、图像⼆值化程序源码：def get_colorvalue(image):height, width, shape = image.shapeimage_hsv = np.zeros((height,width), np.uint8)image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)image_hue, image_saturation, image_value = cv2.split(image_hsv)return image_valuedef enhance_contrast(image):kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))img_tophat = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT,kernel)img_blackhat = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)image_plus_tophat = cv2.add(image, img_tophat)image_plus_blackhat_minus_blackhat = cv2.subtract(image_plus_tophat, img_blackhat)return image_plus_blackhat_minus_blackhatdef preprocess(srcimage):image_value = get_colorvalue(srcimage)image_enhance = enhance_contrast(image_value)image_blur = cv2.GaussianBlur(image_enhance, (5,5), 0)# _, image_binary = cv2.threshold(image_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)_, image_binary = cv2.threshold(image_blur, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY )cv2.imwrite('image_binary.png',image_binary)return image_binary1.2 算法分析在实验中在获取通道图像时，发现可以利⽤图像饱和度图像进⾏定位。
车牌识别原理简介
车牌识别原理车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。
其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。
通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术的实现原理和实现方式车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。
三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。
识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。
机器视觉 车牌识别
机器视觉车牌识别简介机器视觉车牌识别是一种基于图像处理和机器学习技术的应用，通过摄像头获取车辆的图像信息，并对车牌区域进行识别和提取，从而实现自动化的车牌识别系统。
该技术可以帮助交通管理部门、停车场管理、安防系统等领域进行车辆管理和监控，并提高交通管理的效率和精度。
技术原理机器视觉车牌识别的技术原理主要包括以下几个步骤：1.图像获取：通过摄像头或其他图像获取设备获取车辆图像，并将图像转化为数字化的数据。
2.图像预处理：对获取的图像进行去噪、增强等预处理操作，以消除图像中的噪声和干扰，并提取出车牌区域。
3.车牌定位：在预处理后的图像中，通过车牌定位算法识别出车牌的位置和所在区域。
4.字符分割：将车牌区域的字符分割成单个字符，以便后续的字符识别。
5.字符识别：通过机器学习算法和模型，对分割后的字符进行识别，得到车牌号码。
6.结果输出：将识别出的车牌号码进行格式化处理，并输出到显示屏、数据库或其他系统中。
工具和技术实现机器视觉车牌识别需要使用以下工具和技术：•OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像预处理、特征提取、模式识别等功能。
•图像处理算法：包括图像滤波、边缘检测、形态学操作等。
•车牌定位算法：用于在图像中定位并提取出车牌区域。
•字符分割算法：用于将车牌区域的字符进行分割。
•字符识别算法：包括传统的机器学习算法（如支持向量机、K近邻算法等）和深度学习算法（如卷积神经网络）。
•训练数据集：用于训练字符识别模型的车牌样本数据集。
应用场景机器视觉车牌识别技术在以下场景中有着广泛的应用：•交通管理：通过将车牌号码与车辆信息进行关联，可以实现实时监控和自动化的交通管理，包括交通违法检测、车辆追踪等。
•停车场管理：可用于自动识别车辆进入和离开停车场，并自动记录车辆信息，实现无人值守的停车场管理系统。
•安防系统：可以在视频监控中实现车辆的自动识别和记录，用于安全监控和追踪。
基于图像识别的车牌追踪与定位
基于图像识别的车牌追踪与定位近年来，随着科技的不断发展，以图像识别技术为代表的人工智能技术已经成为串联各个行业的纽带。
而在交通领域，基于图像识别的车牌追踪与定位成为了一个备受关注的热门话题。
这一技术能够快速准确地追踪车辆，帮助交通部门进行违规行为的监测和执法，优化交通运营，提升城市管理水平。
一、车牌追踪技术的基本原理车牌追踪技术的基本原理是对车辆进行图像采集，并对车辆的车牌进行识别和追踪。
这一过程中，需要充分利用图像识别、计算机视觉、模式识别等技术的优势，快速准确地完成车辆的追踪和车牌的识别，以便进行进一步的分析和处理。
二、车牌追踪技术的应用场景车牌追踪技术的应用场景非常广泛。
在交通领域，它可以用于实现城市交通智能化管理，可以帮助监测车辆的行驶状况，提高路口通行效率，降低道路拥堵状况。
此外，还可以用于实现车辆违规行为的监测和执法，提高城市的治理水平。
在安保领域，车牌追踪技术可以用于实现进出口管理系统，提高采集、查询和比对人员信息的效率和准确性。
同时，在商业智能等领域，也可以利用车牌追踪技术进行客流统计，行为分析，为商业决策提供帮助。
三、车牌追踪技术的优缺点车牌追踪技术的优点在于，它可以快速、准确地进行车辆追踪和车牌识别。
同时，它还可以实现远程监测和控制，在一定程度上取代了人力巡逻。
这一技术可以大幅度提升交通管理和安保管理的效率和精度，减轻了人力和物力的负担，是一项非常重要的技术创新。
然而，车牌追踪技术的应用也存在着一些问题。
首先，由于图像处理的技术复杂度较高，因此车牌追踪技术在开发上相对较难。
其次，存在一些技术难题，如对复杂场景和不同天气条件下的车辆进行追踪和识别，目标物体的形态变化等。
需要专门的算法和技术支撑，这也暴露出技术的不足之处。
四、未来车牌追踪技术的发展方向随着技术的不断创新和发展，基于图像识别技术的车牌追踪技术将有更广阔的发展前景。
未来，这一技术将会更好的应用于城市交通管控、尤其是城市快速路监测等场景，进一步推动智慧城市建设的进程。
摄像头识别车牌原理
摄像头识别车牌原理
摄像头识别车牌的原理是通过图像处理和模式识别技术对车牌进行识别和提取。
具体步骤如下：
1. 图像采集：摄像头通过成像器件采集行车场景的图像，包括车辆和车牌。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、灰度化等操作，以提高后续处理的准确性。
3. 车牌定位：通过图像处理算法对预处理后的图像进行车牌定位，找到车牌在图像中的位置和边界。
4. 车牌字符分割：在定位到的车牌区域内，通过字符分割算法将车牌字符分割开，得到单个字符的图像。
5. 字符识别：对字符进行识别，可以使用模式识别、模板匹配等方法，将字符与已知的字符库进行比对匹配。
6. 车牌识别：将识别到的字符按照车牌的格式进行组合，得到完整的车牌号码。
7. 输出结果：将识别到的车牌号码作为输出结果，可以用于各种应用场景，如车牌自动识别系统、停车场管理等。
总的来说，摄像头识别车牌的原理是通过图像处理和模式识别
技术对车牌图像进行处理和分析，最终提取出车牌号码。
这一技术在交通管理、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
车牌照识别原理
车牌照识别原理
一、车牌照识别原理
车牌照识别是指利用视觉计算机技术，对图像中的车牌进行定位、定向、识别等操作，从而获取车辆的基本信息，并作出相应的控制。
车牌照识别主要由图像采集，图像处理，车牌定位，字符识别等几个步骤组成，其原理大致如下：
1.图像采集：通过一个摄像机将车辆上的车牌捕获，并将其转换为一定格式的图像文件；
2.图像处理：利用图像处理技术，将捕捉到的车牌图像进行预处理，以增强图像清晰度和图像对比度，并使原图中的车牌更容易被识别；
3.车牌定位：利用车牌定位算法，可以从一幅图像中正确定位车牌，并且高效地检测出多个车牌；
4.字符识别：将定位到的车牌图像进行分割，选取字符分割区域，利用字符识别技术识别出车牌上的字符，并将其保存到数据库中。
以上就是车牌照识别的基本原理，在实际的应用中，还要根据不同的图像场景，结合技术改进识别的精度，从而提高车牌照识别的效率。
- 1 -。
车牌识别算法详细设计
车牌识别算法详细设计首先是车牌定位。
车牌定位的目标是从图像中准确地定位出车牌的位置。
这一步骤主要包括图像预处理、边缘检测和车牌区域定位三个过程。
图像预处理主要是对原始图像进行增强和去噪处理，以提高车牌的显著性。
常用的预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、高斯模糊等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘信息，找出可能是车牌边缘的区域。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
通过边缘检测，可以找到一些具有明显边缘的区域。
车牌区域定位是通过对边缘信息进行处理，找出符合车牌特征的区域。
一般可以通过设定一些阈值和条件，来选择符合车牌尺寸和形状的区域。
可以使用像素连通分量、形状检测等方法来进行车牌区域的定位。
接下来是字符分割。
字符分割的目标是将定位到的车牌区域分割成单个字符。
这一步骤主要包括二值化、字符连接和字符分割三个过程。
二值化是将车牌区域的图像转换为二值图像，以便进一步处理。
可以使用灰度阈值分割或基于颜色的分割方法进行二值化处理。
字符连接是通过连接相邻的字符轮廓，将字符的各个部分连接起来，形成完整的字符。
常用的字符连接方法有连通区域分析、基于宽度的字符连接等。
字符分割是通过对连接后的字符进行切割，将字符分割成单个的字符。
可以使用统计特征、基于距离的分割等方法进行字符的分割。
最后是字符识别。
字符识别的目标是对分割出的单个字符进行识别。
这一步骤主要包括特征提取和分类识别两个过程。
特征提取是从分割出的字符图像中提取出有区分度的特征，以供后续的分类识别使用。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、梯度直方图、字母轮廓等。
分类识别是将提取出的特征与已知字符模板进行比较，找到最相似的字符进行识别。
常用的分类识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。
综上所述，车牌识别算法主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个步骤。
这些步骤通过一系列的图像处理和特征提取方法，对车牌图像进行处理和分析，并最终实现车牌的识别和提取。
基于图像处理的车牌识别定位算法研究
目录摘要 (2)文献综述 (4)1车牌定位的研究 (4)2车牌字符识别的研究 (6)1绪论 (8)1.1课题的研究背景 (8)1.2车牌识别系统的原理 (9)1.3本论文的主要工作 (10)2 车辆牌照的定位方法 (10)2.1图像分析与处理的基本方法 (11)2.1.1图像转换 (11)2.1.2边缘检测 (12)2.1.3 灰度图象二值化 (13)2.1.4数学形态学 (14)2.2车辆牌照的预处理 (15)2.3车辆牌照的定位 (19)2.3.1车辆牌照的水平定位 (19)2.3.2车辆牌照的垂直定位 (20)2.4实验结果及分析 (22)3.字符分割方法简介 (22)4.字符的识别 (24)4.1模板设计 (25)4.2识别过程 (26)5.结束语 (28)附录 ................................. 错误！未定义书签。
参考文献. (34)致谢 (36)基于图像处理的车牌定位识别算法研究摘要：随着我国公路交通事业的迅速发展，传统的人工管理方式已越来越不能满足实际工作的需要。
近年来，通信和计算机技术在交通领域的应用受到人们广泛的关注，得到了迅速的发展。
我国的公路交通事业正在步入一个信息化、数字化的时代。
车辆牌照自动识别系统在桥梁路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域有着广泛的应用。
本论文的研究重点主要包括牌照的定位算法、牌照中字符的分割算法和字符识别算法三部分，通过对图像处理和分析技术的综合运用以及对问题本身特点的详细考察，最终实现了基于边缘特征和形态学分析的牌照定位算法。
另外，本文还对拓扑特征识别算法和神经网络识别算法进行了研究。
拓扑特征识别算法原理简单、速度快，无须进行校正;神经网络识别算法容错能力强，但算法复杂。
关键词：车牌识别、图像处理、字符分割、字符识别Based on Image Processing LPR Positioning AlgorithmAN GuangqingCollege of Engineering and Technology, Southwest University, Chongqing 400716, China Abstract：With the development of the road transportation, the traditional transportation management by hand can not meet the practical demands nowadays. More and more attention is being paid to the application of telecommunication and computer technologies in transportation and thus it is developing faster and faster. The transportation in China is going into an information and digital era. Automatic license plate identification plays an important role in Intelligent traffic control system parking lot monitor system and automatic charging system. The license plate identification system has to implement license plate region identification, character segmentation and character recognition. We use edge features and mathematics morphology to locate the plate region. In addition, there are two methods to recognized character. One is topology, which is single and quick. Other is NN, which is complex but robust.Key Words：Vehicle license plate recognition, Image processing, character segmentation,character recognition文献综述车辆牌照识别技术自1988年以来，人们就对它进行了广泛的研究，目前国内外已经有众多的算法，一些实用的LPR技术也开始用于车流监控、出入控制、电子收费等场合。
车牌识别技术原理
车牌识别技术原理
车牌识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，它的原理是通过摄像头拍摄车辆的车牌图像，然后使用图像处理和机器学习算法来识别车牌上的字符和数字，从而实现对车辆的自动识别和管理。
车牌识别技术主要包括以下步骤：
1、车牌图像采集：通过摄像头或者其他采集设备对车牌进行拍摄，获取车牌图像。
2、车牌图像预处理：对采集到的车牌图像进行图像处理，包括
灰度化、二值化、去噪等处理，以提高后续的识别准确率。
3、车牌定位：对车牌图像进行特征提取和模板匹配等算法，实
现车牌定位，即在图像中精确定位车牌位置。
4、字符分割：将定位到的车牌图像按字符进行分割，得到单独
的字符图像。
5、字符识别：对分割得到的单个字符图像进行特征提取和模板
匹配等算法，识别出车牌上的字符和数字。
6、车牌识别：将识别出的字符和数字拼接在一起，即可得到完
整的车牌号码。
车牌识别技术在智能交通系统、停车场管理、车辆违章识别等领域得到广泛应用，其原理简单易懂，但是在实际应用中需要考虑到多种因素，如光照、角度、车牌样式等，才能实现较高的识别率和稳定性。
- 1 -。
如何利用图像识别技术进行车牌识别(Ⅰ)
图像识别技术在现代社会中已经得到了广泛的应用，其中之一就是车牌识别技术。
随着科技的不断发展，车牌识别技术已经变得越来越智能化和便捷化。
在本文中，我们将探讨如何利用图像识别技术进行车牌识别，并分析其在交通管理、安防监控等领域的应用。
一、图像采集与处理车牌识别的第一步是图像采集，通常是通过摄像头对车辆进行拍摄。
然后利用图像处理技术对拍摄到的车牌图像进行预处理，包括图像的去噪、灰度化、边缘检测等操作，以提高后续识别的准确性。
此外，还需要考虑光照、角度等因素对图像的影响，对图像进行校正和增强处理，以确保能够获取清晰、准确的车牌图像。
二、车牌定位与分割在获取到车牌图像后，需要对车牌进行定位和分割。
这一步通常需要利用图像识别技术来识别车辆的位置和角度，然后对车牌进行分割。
车牌分割的关键在于准确地辨别车牌和车辆的边界，以及准确地提取出车牌的图像信息。
这一步的准确性对后续的车牌识别至关重要。
三、字符识别与模式匹配车牌分割完毕后，就进入了字符识别与模式匹配的阶段。
这一步利用图像识别技术对车牌上的字符进行识别，包括数字和字母等，然后进行模式匹配，将识别出的字符与已知的字符模式进行匹配。
这一步通常需要利用深度学习、神经网络等技术来实现对字符的准确识别和匹配，以确保识别的准确性和实时性。
四、应用场景与发展趋势车牌识别技术在交通管理、安防监控等领域具有广泛的应用。
在交通管理方面，车牌识别技术可以用于交通违章抓拍、车辆通行管理等，提高交通管理的效率和准确性。
在安防监控方面，可以利用车牌识别技术对进出车辆进行识别和记录，加强对安全隐患的监控和管理。
随着科技的不断发展，车牌识别技术也在不断完善和改进。
未来，随着深度学习、人工智能等技术的不断成熟，车牌识别技术将更加智能化和自动化，能够更好地适应不同场景和环境，提高对车辆信息的识别准确性和实时性。
总之，利用图像识别技术进行车牌识别已经成为现代交通和安防管理的重要手段之一。
通过对图像的采集、处理、定位、分割和字符识别等步骤的精准处理，将车牌识别技术应用到各个领域，能够提高交通管理和安防监控的效率和准确性，为社会的发展和安全做出积极的贡献。
图像处理车牌识别定位
《车牌定位》专业：计算机科学与技术学号：19100211姓名：叶超日期： 2013年5月车牌定位一、引言机动车车牌自动识别是智能交通控制系统中的一个重要组成部分，可广泛用于高速收费站、停车场管理、十字路口违章车辆记录等领域。
车牌识别的方法有很多，主要分为几大类，有基于彩色的方法、基于灰度梯度的方法、基于搜索车牌边框的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学的方法。
二、车牌识别的一般方法识别。
通俗来讲就是，第一步找到车牌在图片中在哪一块区域，第二步将找到的区域图片分割成一个个的字符，第三步识别每个字符并得出最终的结果。
本文主要就车牌定位方法做一些研究和说明。
三、车牌定位车牌定位有多种方法，前文已经讲过。
本文主要使用灰度边缘检测的方法来定位车牌。
流程：（1）打开图片第一步，打开图片，不用说，直接打开图片就好。
本文所配程序为winform 程序，直接将图片绑定到picturebox 控件上显示。
（2）预处理预处理的作用是将图片变得有利于处理，比如彩色图像信息量比较大，可以转化为灰度图像；图像中噪点比较多不利于后期处理，可以进行去噪处理。
①灰度化将彩色图像转化为灰度图像，用到一般简单的彩色转灰度的公式：gray = (int)(c1.B * 0.114 + c1.G * 0.587 + c1.R * 0.299) ，其中c1是box1.GetPixel(i,j)即为遍历的每个点。
然后用双重循环将每个点的RGB颜色重新赋值，c2 = Color.FromArgb(gray, gray, gray); box2.SetPixel(i, j, c2);②去噪去噪是为了去除数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响。
去噪的方法有很多，这里采用效果较好的高斯滤波去噪。
高斯去噪主要就是用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
这里模型取中心点的八联通区域，采用加权平均。
车牌图像定位与识别
专业综合实验报告----数字图像处理专业：电子信息工程班级：姓名：学号：指导教师：2014年7月18日车牌图像定位与识别一、设计目的利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。
同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。
二、设计内容和要求车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。
这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。
三、设计步骤1．打开计算机，启动MATLAB程序；2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理；3．记录和整理设计报告四、设计所需设备及软件计算机一台；移动式存储器；MATLAB软件。
五、设计过程车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。
(一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等1.载入车牌图像：原图2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：灰度图灰度直方图3.用roberts 算子进行边缘检测：图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。
正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。
边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts 算子。
roberts 边缘检测图4.图像实施腐蚀操作：腐蚀后图5.平滑图像：对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。
基于图像的车标定位与识别
基于图像的车标定位与识别随着汽车工业的快速发展，车辆的数量也在不断增加。
在交通管理、智能驾驶等领域，准确地识别车辆和车辆上的标识成为了一个重要的问题。
其中，车标的定位和识别是车辆识别的关键一步。
车标是车辆上的一个重要标识，它通常包含了车辆制造商的标志和标识。
通过识别车标，可以对车辆进行分类和追踪，为交通管理提供便利，同时也为智能驾驶系统的自主决策提供重要信息。
基于图像的车标定位与识别是一种常见的方法。
首先，需要对车辆图像进行预处理，包括图像的去噪、增强和尺度归一化等。
然后，使用图像处理技术，如边缘检测、特征提取等，来定位车标的位置。
通过在车辆图像中检测出车标的位置，可以对车辆进行更精确的识别。
在车标识别的过程中，特征提取是一个关键步骤。
可以使用传统的特征提取算法，如颜色直方图、纹理特征等，也可以使用深度学习算法来提取高级特征。
通过对车标图像进行特征提取，可以得到一组数字化的表示，用于车标的识别。
然后，可以使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，来对车标进行分类。
在实际应用中，基于图像的车标定位与识别面临一些挑战。
首先，车辆图像的质量可能会受到环境光线、遮挡等因素的影响，导致车标的定位和识别的准确性下降。
其次，不同的车标形状、颜色等特征差异较大，对算法的鲁棒性提出了要求。
此外，大规模的车辆数据集的构建和标注也是一项繁琐的工作。
总的来说，基于图像的车标定位与识别是一个重要的研究方向。
通过应用图像处理和机器学习算法，可以实现对车辆上车标的准确定位和识别。
这对于交通管理、智能驾驶等领域具有重要意义，有助于提升交通安全和智能交通系统的效率。
未来，随着图像处理和人工智能技术的不断发展，基于图像的车标定位与识别将会得到更广泛的应用和进一步的研究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
专业综合实验报告----数字图像处理专业：电子信息工程班级：：学号：指导教师：2014年7月18日车牌图像定位与识别一、设计目的利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。
同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。
二、设计容和要求车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。
这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。
三、设计步骤1．打开计算机，启动MATLAB程序；2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理；3．记录和整理设计报告四、设计所需设备及软件计算机一台；移动式存储器；MATLAB 软件。
五、设计过程车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。
(一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等1.载入车牌图像：2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：灰度图灰度直方图3.用roberts 算子进行边缘检测：图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。
正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。
边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。
4.图像实施腐蚀操作：腐蚀后图5.平滑图像：对于受噪声干扰严重的图象，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来削弱噪声的影响，这种方法称为图象平滑处理。
6.删除二值图像的小对象（二）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。
行方向车牌区域定位后车牌区域（三）字符分割与识别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。
车牌灰度图像before filtering binary licence plateafter average licence plate expansion or corrosion the licence plate1582.字符分割在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。
它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。
字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。
在此只进行了归一化处理，然后进行后期处理。
12345671234567六．总结根据车牌特点，一般采用的车牌定位算法有：1.边缘检测定位算法；2.利用哈夫变换进行车牌定位；3.色彩分割提取车牌等。
这里我采用的是边缘检测的方法实现定位的。
字符分割的方法也有多种：1. 基于聚类分析的字符分割；2. 投影分割的方法；3.基于模板匹配的字符分割等。
最常用的是投影分割，主要是针对在车牌定位，图像预处理后比较规则的车牌图像。
优点是程序逻辑设计简单，循环执行功能单一，便于设计和操作，程序执行时间短。
对现实事物的设计不仅是对前面所学知识的一种检验，而且也是对自己能力的一种提高。
通过这次设计使我明白了自己原来知识还比较欠缺。
这个设计让我学到了很多东西，涉及到方方面面的知识，在这整个过程中我们查阅了大量的资料，得到了老师和同学的帮助，我在此对他们表示谢意。
七．源代码：（1）主程序：I=imread('car.jpg');figure(1),imshow(I);title('原图');I1=rgb2gray(I);figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度直方图');I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');figure(3),imshow(I2);title('roberts边缘检测图');se=[1;1;1];I3=imerode(I2,se);figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图'); se=strel('rectangle',[25,25]);I4=imclose(I3,se);figure(5),imshow(I4);title('平滑图像'); I5=bwareaopen(I4,2000);figure(6),imshow(I5);title('去除小对象'); [y,x,z]=size(I5);myI=double(I5);ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(myI(i,j,1)==1)Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;endendend[temp MaxY]=max(Blue_y);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,:,:);Blue_x=zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myI(i,j,1)==1)Blue_x(1,j)=Blue_x(1,j)+1;endendPX1=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;PX2=PX2+1;dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向车牌区域');figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位后车牌区域');imwrite(dw,'dw.jpg');a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'gray licence plate.jpg');figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('车牌灰度图像');g_max=double(max(max(b)));g_min=double(min(min(b)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);[m,n]=size(b);d=(double(b)>=T);imwrite(d,'binary licence plate.jpg');subplot(3,2,2),imshow(d),title('before filtering binary licence plate'); h=fspecial('average',3);d=im2bw(round(filter2(h,d)));imwrite(d,'after average licence plate.jpg');subplot(3,2,3),imshow(d),title('after average licence plate');[m,n]=size(d);if bwarea(d)/m/n>=0.365d=imerode(d,se);elseif bwarea(d)/m/n<=0.235d=imdilate(d,se);endimwrite(d,'expansion or corrosion the licence plate.jpg');subplot(3,2,4),imshow(d),title('expansion or corrosion the licence plate'); d=qiege(d);[m,n]=size(d);subplot(3,2,5),imshow(d),title(n);k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;while j~=nwhile s(j)==0j=j+1;endk1=j;while s(j)~=0&&j<=n-1j=j+1;endk2=j-1;if k2-k1>=round(n/6.5)[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2-5])));d(:,k1+num+5)=0;endendd=qiege(d);y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[];while flag==0[m,n]=size(d);left=1;wide=0;while sum(d(:,wide+1))~=0wide=wide+1;endif wide<y1d(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);elsetemp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));[m,n]=size(temp);all=sum(sum(temp));two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)));if two_thirds/all>y2flag=1;word1=temp;endd(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);endend[word2,d]=getword(d);[word3,d]=getword(d);[word4,d]=getword(d);[word5,d]=getword(d);[word6,d]=getword(d);[word7,d]=getword(d);figure(9);subplot(2,7,1),imshow(word1),title('1');subplot(2,7,2),imshow(word2),title('2');subplot(2,7,3),imshow(word3),title('3');subplot(2,7,4),imshow(word4),title('4');subplot(2,7,5),imshow(word5),title('5');subplot(2,7,6),imshow(word6),title('6');subplot(2,7,7),imshow(word7),title('7');[m,n]=size(word1);word1=imresize(word1,[40 20]);word2=imresize(word2,[40 20]);word3=imresize(word3,[40 20]);word4=imresize(word4,[40 20]);word5=imresize(word5,[40 20]);word6=imresize(word6,[40 20]);word7=imresize(word7,[40 20]);subplot(2,7,8),imshow(word1),title('1');subplot(2,7,9),imshow(word2),title('2');subplot(2,7,10),imshow(word3),title('3');subplot(2,7,11),imshow(word4),title('4');subplot(2,7,12),imshow(word5),title('5');subplot(2,7,13),imshow(word6),title('6');subplot(2,7,14),imshow(word7),title('7');imwrite(word1,'1.jpg');imwrite(word2,'2.jpg');imwrite(word3,'3.jpg');imwrite(word4,'4.jpg');imwrite(word5,'5.jpg');imwrite(word6,'6.jpg');imwrite(word7,'7.jpg');（2）子程序：（getword子程序）function [word,result]=getword(d)word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5;while flag==0[m,n]=size(d);wide=0;while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2 wide=wide+1;endtemp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));[m1,n1]=size(temp);if wide<y1 && n1/m1>y2d(:,[1:wide])=0;if sum(sum(d))~=0d=qiege(d); % 切割出最小围else word=[];flag=1;endelseword=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));d(:,[1:wide])=0;if sum(sum(d))~=0;d=qiege(d);flag=1;else d=[];endendendresult=d;子程序：（qiege子程序）function e=qiege(d)[m,n]=size(d);top=1;bottom=m;left=1;right=n;while sum(d(top,:))==0 && top<=mtop=top+1;endwhile sum(d(bottom,:))==0 && bottom>1bottom=bottom-1;endwhile sum(d(:,left))==0 && left<nleft=left+1;endwhile sum(d(:,right))==0 && right>=1right=right-1;enddd=right-left;hh=bottom-top;e=imcrop(d,[left top dd hh]);。