车牌图像分割matlab代码

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用matlab编程实现车牌字符的批量分割并保存

%subplot(5,7,31),imshow(word3),title('3');
%subplot(5,7,32),imshow(word4),title('4');
%subplot(5,7,33),imshow(word5),title('5');
subplot(5,7,16),imshow(word2),title('2');
subplot(5,7,17),imshow(word3),title('3');
subplot(5,7,18),imshow(word4),title('4');
'*.*','All Files (*.*)'};
% 利用uigetfile函数交互式选取训练样本图片
[FileName FilePath,flag] = uigetfile(PicFormat,'导入分割好的车牌图像',...
'*.jpg','MultiSelect','on');
%imshow(I1);
%I1=getplate(I);%提取车牌
I2=binaryzation3(I1);%车牌二值化
%I3=rotate(I2);
%figure,subplot(211),imshow(I1),title('定位剪切彩色车牌');

(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。

【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解

【车牌识别】-车牌中字符分割代码详解车牌识别项⽬中，关于字符分割的实现：思路： 1. 读取图⽚，使⽤ cv2 。

2. 将 BGR 图像转为灰度图，使⽤ cv2.cvtColor( img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 函数。

3. 车牌原图尺⼨(170, 722) ，使⽤阈值处理灰度图，将像素值⼤于175的像素点的像素设置为 255 ，不⼤于175的像素点的像素设置为0 。

4.观察车牌中字符，可以看到每个字符块中的每列像素值的和都不为 0 ，这⾥做了假设，将左右结构的省份简写的字也看作是由连续相邻的列组成的，如 “ 桂 ” 。

5. 对于经过阈值处理的车牌中的字符进⾏按列求像素值的和，如果⼀列像素值的和为 0，则表明该列不含有字符为空⽩区域。

反之，则该列属于字符中的⼀列。

判断直到⼜出现⼀列像素点的值的和为0，则这这两列中间的列构成⼀个字符，保存到字典character_dict 中，字典的 key 值为第⼏个字符 ( 下标从0开始 )，字典的value值为起始列的下标和终⽌列的下标。

character_dict 是字典，每⼀个元素中的value 是⼀个列表记录了夹住⼀个字符的起始列下标和终⽌列下标。

6. 之后再对字符进⾏填充，填充为170*170⼤⼩的灰度图（第三个字符为⼀个点，不需要处理，跳过即可。

有可能列数不⾜170，这影响不⼤）。

7. 对填充之后的字符进⾏resize，处理成20*20的灰度图，然后对字符分别进⾏存储。

代码实现：1### 对车牌图⽚进⾏处理，分割出车牌中的每⼀个字符并保存2# 在本地读取图⽚的时候，如果路径中包含中⽂，会导致读取失败。

34import cv25import paddle6import numpy as np7import matplotlib.pyplot as plt8#以下两⾏实现了在plt画图时，可以输出中⽂字符9 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']10 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False111213# cv2.imread() 读进来直接是BGR 格式数据，数值范围在 0~255 。

matlab车牌号码识别程序代码资料

（ 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。
4 汽车牌照识别系统的 matlab实现 4.1 图像预处理与车牌定位
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、边缘提取、再利用形态学方法对车牌进行定位。具体步骤如下：首先对图像进行灰度转换，二值化处理然后采用 4X1的结构元素对图像进行腐蚀，去除图像的噪声。采用 25X25的结构元素，对图像进行闭合应算使车牌所在的区域形成连通。在进行形态学滤波去除其它区域。
Px0=Px1; End
4.3 车牌字符识别
字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化 ,并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，最后选取最佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要 , 数字库准确才能保证检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。在本程序中用基于人工神经元网络识别车牌字符。在车牌字符识别部分 , 字符集中包含约 50个汉字 , 26个大写英文字母及 10个阿拉伯数字。总的字符样本并不太多。
% 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(dw)
I1 = rgb2gray(dw);

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

clcclearclose allI=imread('chepai.jpg');subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像');I_gray=rgb2gray(I);subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像');%====================== 形态学预处理======================I_edge=edge(I_gray,'sobel');subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像');se=[1;1;1];I_erode=imerode(I_edge,se);subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像');se=strel('rectangle',[25,25]);I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像');I_final=bwareaopen(I_close,2000); %去除聚团灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I_final),title('形态滤波后图像');%========================== 车牌分割============================= I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2));location_of_1=[];for i=1:size(I_final,1) %寻找二值图像中白的点的位置for j=1:size(I_final,2)if I_final(i,j)==1;newlocation=[i,j];location_of_1=[location_of_1;newlocation];endendendmini=inf;maxi=0;for i=1:size(location_of_1,1)%寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2);if temp<minimini=temp;a=i;endif temp>maximaxi=temp;b=i;endendfirst_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角x1=first_point(1)+4; %坐标值修正x2=last_point(1)-4;y1=first_point(2)+4;y2=last_point(2)-4;I_plate=I(x1:x2,y1:y2);I_plate=OTSU(I_plate); %以OTSU算法对分割出的车牌进行自适应二值化处理I_plate=bwareaopen(I_plate,50);figure,imshow(I_plate),title('车牌提取') %画出最终车牌%========================= 字符分割============================X=[]; %用来存放水平分割线的横坐标flag=0;for j=1:size(I_plate,2)sum_y=sum(I_plate(:,j));if logical(sum_y)~=flag %列和有变化时，记录下此列X=[X j];flag=logical(sum_y);endendfigurefor n=1:7char=I_plate(:,X(2*n-1):X(2*n)-1); %进行粗分割for i=1:size(char,1) %这两个for循环对分割字符的上下进行裁剪if sum(char(i,:))~=0top=i;breakendendfor i=1:size(char,1)if sum(char(size(char,1)-i,:))~=0bottom=size(char,1)-i;breakendendchar=char(top:bottom,:);subplot(2,4,n);imshow(char);char=imresize(char,[32,16],'nearest'); %归一化为32*16的大小，以便模板匹配eval(strcat('Char_',num2str(n),'=char;')); %将分割的字符放入Char_i中end%========================== 字符识别============================= char=[];store1=strcat('京','津','沪','渝','冀','晋','辽','吉','黑','苏','浙'... %汉字识别,'皖','闽','赣','鲁','豫','鄂','湘','粤','琼','川','贵','云','陕'...,'甘','青','藏','桂','皖','新','宁','港','鲁','蒙');for j=1:34Im=Char_1;Template=imread(strcat('chinese\',num2str(j),'.bmp')); %chinese文件附在最后Template=im2bw(Template);Differ=Im-Template;Compare(j)=sum(sum(abs(Differ)));endindex=find(Compare==(min(Compare)));char=[char store1(index)];store2=strcat('A','B','C','D','E','F','G','H','J','K','L','M','M','N','P','Q','R'...,'S','T','U','V','W','X','Y','Z','0','1','2','3','4','5','6','7','8','9');for i=2:7 %字母数字识别for j=1:35Im=eval(strcat('Char_',num2str(i)));Template=imread(strcat('cha&num\',num2str(j),'.bmp')); %cha&num文件附在最后Template=im2bw(Template);Differ=Im-Template;Compare(j)=sum(sum(abs(Differ)));endindex=find(Compare==(min(Compare)));char=[char store2(index)];endfigure,imshow(I),title(strcat('车牌为:',char))信研-11 XX 2011301XXXXXX模式识别作业—车牌识别1、作业要求：要求：任给一幅符合假定的图片，自动识别出车牌号。

如何在Matlab中进行图像分割

如何在Matlab中进行图像分割图像分割是图像处理中十分重要的一项技术，它能够将图像划分为多个具有独立意义的区域，有助于进一步的图像分析和处理。

在Matlab中进行图像分割，我们可以利用许多现成的函数和工具箱，使得整个过程更加高效和便捷。

本文将介绍如何在Matlab中进行图像分割，包括基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于区域的分割方法。

首先，基于阈值的分割方法是最简单和常用的图像分割方法之一。

它基于图像的亮度或颜色信息，将图像分为不同的区域。

在Matlab中，我们可以使用im2bw 函数将彩色图像转换为二值图像，然后使用graythresh函数或multithresh函数确定适当的阈值。

例如，下面的代码演示了如何使用阈值进行图像分割：```matlabimg = imread('image.jpg');grayImg = rgb2gray(img);threshold = graythresh(grayImg);binaryImg = im2bw(grayImg, threshold);```其次，基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息来实现图像分割。

在Matlab中，我们可以使用一系列边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。

这些算法可以提取图像中的边缘信息，并将其转化为二值图像。

下面的代码演示了如何使用Canny算子进行图像分割：```matlabimg = imread('image.jpg');grayImg = rgb2gray(img);edgeImg = edge(grayImg, 'canny');```最后，基于区域的分割方法是将图像分为具有相似纹理、颜色或形状特征的区域。

在Matlab中，我们可以使用基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域生长算法等。

这些算法可以通过对图像进行区域合并或区域分裂来实现图像分割。

基于MATLAB的车牌识别系统的源代码(可以实现)

k=input('Enter the file name:','s');%输入车牌照片im=imread(k);imshow(im);im_gray=rgb2gray(im);im_gray=medfilt2(im_gray,[3,3]);%对图像进行中值滤波Image=im2bw(im_gray,0.2);BW=edge(im_gray,'sobel');%找出图像边缘[imx,imy]=size(BW);%计算图像大小msk=[0 0 0 0 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 0 0 0 0;];B0=conv2(double(BW),double(msk));%对边缘区域进行加强se=ones(2,80);B1=imdilate(B0,se);%figure;%imshow(B1);B2=imerode(B1,se);%figure;%imshow(B2);se=ones(20,2);B3=imdilate(B2,se);%figure;imshow(B3);B4=imerode(B3,se);%figure;imshow(B4);se=ones(50,2);B5=imdilate(B4,se);%figure;imshow(B5);B6=imerode(B5,se);%figure;imshow(B6);%对边界图进行小区域连通，使车牌区域连通为一个方块[B,L]=bwboundaries(B6,4);imshow(label2rgb(L,@jet,[.5 .5 .5]))%对连通区域进行标记hold onfor k=1:length(B)%用线条给连通区域标上边界线boundary=B{k};plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)endstats=regionprops(L,'Area','Centroid');%找到每个连通域的质心for k=1:length(B)%循环遍历每个连通域的边界boundary=B{k};%获取一条边界上的所有点delta_sq=diff(boundary).^2;perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));%计算边界周长area=stats(k).Area;%获取边界所围面积metric=27*area/perimeter^2;%计算匹配度metric_string=sprintf('%2.2f',metric);%要显示的匹配度字串if metric>=0.85&&metric<=1.15&&area>1000%截取出匹配度接近1且面积大于1000像素的连通域centroid=stats(k).Centroid;plot(centroid(1),centroid(2),'ko');%提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域goalboundary=boundary;s=min(goalboundary,[],1);e=max(goalboundary,[],1);goal=imcrop(Image,[s(2) s(1) e(2)-s(2) e(1)-s(1)]);endtext(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,'Color','g','FontSize',14,'FontWeight','bold') ;%显示匹配度字串endgoal=~goal;%对截取图像进行反色处理figure;imshow(goal);[a,b]=size(goal);for i=a/2:-1:1 %从图像水平中轴开始向上扫描，当白点数少于每行总点数的1/10时，停止扫描，并将该行定义为车牌字符区域的上限num=0;for j=1:bif goal(i,j)==1num=num+1;endendif num<(b*0.1)line_up=i;break;endendfor i=a/2:a %从图像水平中轴开始向下扫描，当白点数少于每行总点数的1/10时，停止扫描，并将该行定义为车牌字符区域的下限num=0;for j=1:bif goal(i,j)==1num=num+1;endendif num<(b*0.1)line_down=i;break;endendgoal=goal(line_up:line_down,1:b);%根据之前定义的上下限截取车牌字符区域figure;imshow(goal);%显示车牌字符区域[a,b]=size(goal);row=zeros(18);now=1;flag=0;for j=1:b %对截取出的字符区域进行竖列扫描，并取每列总点数的1/10作为阈值点，当每列的白点数从阈值以上掉落到阈值以下或从阈值以下上升到阈值以上时，记录该列的横坐标num=0;for i=1:aif goal(i,j)==1num=num+1;endendif flag==0if num<0.1*arow(now)=j;now=now+1;flag=1;endelseif num>0.1*arow(now)=j;now=now+1;flag=0;endendendif row(3)-row(2)>10 %判断扫描出的第二块区域（扫描到的第二列与第三列之间）是否包含有效字符，如包含，则将扫描到的第二列定义为字符分割的起始列；否则，则定义第一列为起始列now=2;elsenow=1;endfigure;l1=0;l2=0;for k=1:8m=row(now);n=row(now+1);temp=goal(1:a,m:n);point=0;%扫描每一个字符图片的白点数for i=1:afor j=1:n-mif temp(i,j)==1point=point+1;endendendif point>0.4*a*(n-m)&&n>m %当扫描到的白点数小于总点数的2/5时放弃输出（有可能是车牌上的点状分隔符）l2=l2+1;%l2用来记录识别出的字符数subplot(1,7,l2);x(k)=code(temp);%调用子程序进行字符扫描，并返回字符的ASCII码x(k)=uint8(x(k));if x(k)>0 %当所选区域不为空时进行输出l1=l1+1;%l1用来记录输出的字符数s(l1)=char(x(k));endtemp(32,32)=0;imshow(temp);endnow=now+2;endy=char(s);%将得到的ASCII码重新转换为字符并在屏幕上输出fprintf('\r\n该车辆的车牌号为：\r\n');disp(y);fprintf('\r\n输出的字符数为：%4d\r\n',l1);fprintf('识别出的字符数为：%4d\r\n',l2);。

车牌识别的matlab程序的难点与解决方法(一)

车牌识别的matlab程序的难点与解决方法(一)车牌识别的matlab程序的难点与解决引言车牌识别是图像处理领域的一个重要应用，它可以在不同场景下自动识别和提取车辆的车牌信息。

在实际应用中，针对车牌识别的matlab程序存在着一些难点，本文将详细介绍这些难点及相应的解决方法，以帮助资深的创作者更好地实现车牌识别程序。

难点一：车牌识别算法选择子标题一：基于颜色特征的车牌识别算法•难点：车牌颜色在不同光照条件下会发生变化，导致识别算法的准确性下降。

•解决方法：采用颜色空间的变换（例如RGB到HSV），通过调整阈值和颜色范围，去除非车牌区域的干扰。

子标题二：基于边缘检测的车牌识别算法•难点：车牌边缘与周围物体边缘相似，容易造成误判。

•解决方法：利用形态学操作（如膨胀和腐蚀）来实现边缘闭合，并通过设定合适的阈值对边缘进行提取，降低误判概率。

子标题三：基于字符分割的车牌识别算法•难点：字符之间存在粘连和重叠情况，增加了字符分割的难度。

•解决方法：基于连通区域分析的方法，通过计算字符之间的间距和像素个数，对重叠和粘连的字符进行分割。

难点二：噪声影响的处理子标题一：图像预处理•难点：采集到的车牌图像可能存在噪声和模糊问题。

•解决方法：使用图像增强算法（如直方图均衡化和高斯滤波）对车牌图像进行预处理，提高图像的质量。

子标题二：光照不均匀的情况•难点：车牌图像在不同光照条件下会出现明暗不均的问题。

•解决方法：使用自适应阈值化算法，根据图像局部区域的光照情况对图像进行二值化处理，提高车牌识别的准确性。

难点三：多样化的车牌样式和字体子标题一：车牌样式的差异•难点：不同地区和不同国家的车牌样式存在差异，增加了车牌识别的难度。

•解决方法：基于模板匹配的方法，通过建立车牌模板库，对不同样式的车牌进行匹配比对，提高识别的准确性。

子标题二：字体的多样性•难点：不同车牌使用的字体风格各不相同。

•解决方法：使用字符特征提取算法，通过对字符轮廓和特征点的统计分析，识别不同字体的字符。

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。

如何使用MATLAB进行图像分割处理

如何使用MATLAB进行图像分割处理图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以将图像中的不同区域分割出来，为后续的图像分析和理解提供基础。

MATLAB作为一种强大的数学计算工具和编程语言，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像分割处理。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像分割处理。

首先，我们需要加载图像。

MATLAB提供了imread函数用于读取图像文件。

例如，我们可以使用以下代码加载一张名为"image.jpg"的图像：```matlabimage = imread('image.jpg');```加载图像后，我们可以对图像进行预处理。

预处理的目的是为了减少噪声和增强图像的对比度，从而更好地进行分割。

MATLAB提供了丰富的图像预处理函数，如imresize、imadjust、imnoise等。

我们可以根据实际需求选择适当的函数进行预处理。

例如，以下代码使用imadjust函数对图像进行对比度增强：```matlabimage = imadjust(image);```接下来，我们可以选择合适的分割算法对图像进行分割。

MATLAB提供了多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。

我们可以根据图像的特点和需求选择适合的算法。

以下是一种常用的阈值分割算法的示例代码：```matlabthreshold = graythresh(image);binaryImage = imbinarize(image, threshold);```在上述代码中，graythresh函数计算出一个合适的阈值，然后imbinarize函数将图像转化为二值图像。

通过调整阈值的大小，我们可以控制分割的精度和效果。

除了阈值分割，MATLAB还提供了更复杂的分割算法，如基于区域的分割算法。

这些算法可以根据图像中的区域特征进行分割，例如颜色、纹理、形状等。

以下是一种基于区域的分割算法的示例代码：```matlabsegmented = regiongrowing(image, seed);```在上述代码中，regiongrowing函数根据种子点对图像进行区域生长分割。

如何进行图像分割的Matlab实现

如何进行图像分割的Matlab实现引言：图像分割是计算机视觉领域的一项基础技术，它将图像中的像素点分为不同的区域，使得具有相似特征的像素被聚类到一起。

在图像分析、目标检测、图像处理等任务中，图像分割起着至关重要的作用。

本文将介绍如何使用Matlab实现图像分割算法，包括传统的阈值分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。

一、传统的阈值分割1.1 简介阈值分割是最简单和常用的图像分割方法之一，它根据像素的灰度值与阈值的比较结果将像素分为两类：前景和背景。

在Matlab中，可以使用函数`im2bw`实现二值化分割任务。

1.2 实现步骤（1）加载图像：使用`imread`函数读取待分割的图像，并将其转换为灰度图像。

（2）确定阈值：根据图像的灰度直方图，可以通过分析波峰和波谷来确定一个适合的阈值。

（3）二值化分割：使用`im2bw`函数将灰度图像二值化，得到分割后的图像。

（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。

二、基于区域的分割2.1 简介基于区域的分割方法将图像划分为具有一定连续性和相似性质的区域，其基本思想是将图像中相似的像素组成区域，并对区域进行合并或分裂，以达到分割的目的。

2.2 实现步骤（1）加载图像：同样使用`imread`函数读取待分割的图像。

（2）图像预处理：可选的预处理步骤包括噪声去除、图像增强等，以提供更好的分割效果。

（3）区域生长：选择一个适当的种子点作为起始点，在附近的像素中根据一定的准则来判断是否属于同一区域，并逐步生长扩展区域，直至满足停止准则。

（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。

三、基于深度学习的分割3.1 简介基于深度学习的分割方法是近年来发展起来的一种高效且准确的分割技术，主要基于深度卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）。

深度学习模型通过学习大量标注的图像，能够学习到图像的高级特征，从而实现更准确的图像分割。

matlab对彩色车牌字符切割代码

一、引言在计算机视觉和图像处理领域，对彩色车牌的字符进行切割是一个重要的问题。

在实际应用中，比如车牌识别系统中，准确地将车牌上的字符进行切割可以为后续的字符识别提供可靠的输入。

而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，其丰富的图像处理工具和灵活的编程环境使得它成为了许多研究者和工程师处理图像问题的首选工具。

本文将介绍MATLAB对彩色车牌字符切割的代码实现方法。

二、彩色车牌图像预处理1. 车牌图像的读取在MATLAB中，可以使用imread函数读取彩色车牌图像，将其存储为一个三维的数组，分别表示红、绿、蓝三个通道的像素值。

2. 图像的灰度化对于彩色车牌图像，我们首先需要将其转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数来实现。

3. 图像的二值化我们可以对灰度图像进行二值化处理，将车牌字符部分变为白色，背景部分变为黑色。

可以使用im2bw函数并调节合适的阈值来实现。

三、车牌字符的定位1. 边缘检测在得到车牌图像的二值图像之后，可以利用MATLAB提供的边缘检测函数，比如edge函数对图像进行边缘检测，以便后续的字符定位。

2. 车牌区域的定位利用边缘检测的结果，我们可以利用MATLAB提供的连通区域分析函数，比如bwconp函数来对车牌区域进行定位，并将其提取出来。

3. 车牌字符的切割在得到车牌区域之后，可以利用MATLAB提供的图像处理函数，比如imcrop函数来对车牌区域进行字符切割，得到单独的字符图像。

四、代码实现以下是MATLAB对彩色车牌字符切割的代码实现：```读取彩色车牌图像I = imread('car_plate.jpg');将图像转换为灰度图像I_gray = rgb2gray(I);对灰度图像进行二值化处理I_bw = im2bw(I_gray, 0.5);对二值图像进行边缘检测I_edge = edge(I_bw, 'sobel');进行连通区域分析cc = bwconp(I_edge);对车牌区域进行切割plate_region = regionprops(cc, 'BoundingBox');for i = 1:cc.NumObjects切割字符区域character_image = imcrop(I_gray,plate_region(i).BoundingBox);保存字符图像imwrite(character_image, ['character' num2str(i) '.jpg']);end```五、实验结果经过以上步骤，我们可以得到彩色车牌字符切割的结果，得到单独的字符图像，为后续的字符识别提供了可靠的输入。

车牌识别matlab代码

close allclc[fn,pn,fi]=uigetfile('ChePaiKu\*.jpg','选择图片');YuanShi=imread([pn fn]);%输入原始图像figure(1);subplot(3,2,1),imshow(YuanShi),title('原始图像');%%%%%%%%%%1、图像预处理%%%%%%%%%%%YuanShiHuiDu=rgb2gray(YuanShi);%转化为灰度图像subplot(3,2,2),imshow(YuanShiHuiDu),title('灰度图像');BianYuan=edge(YuanShiHuiDu,'robert',0.09,'both');%Robert算子边缘检测subplot(3,2,3),imshow(BianYuan),title('Robert算子边缘检测后图像');se1=[1;1;1]; %线型结构元素FuShi=imerode(BianYuan,se1); %腐蚀图像subplot(3,2,4),imshow(FuShi),title('腐蚀后边缘图像');se2=strel('rectangle',[30,30]); %矩形结构元素TianChong=imclose(FuShi,se2);%图像聚类、填充图像subplot(3,2,5),imshow(TianChong),title('填充后图像');YuanShiLvBo=bwareaopen(TianChong,2000);%从对象中移除面积小于2000的小对象figure(2);subplot(2,2,1),imshow(YuanShiLvBo),title('形态滤波后图像');%%%%%%%%%%2、车牌定位%%%%%%%%%%%[y,x]=size(YuanShiLvBo);%size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量YuCuDingWei=double(YuanShiLvBo);%%%%%%%%%%2.1、车牌粗定位之一确定行的起始位置和终止位置%%%%%%%%%%%Y1=zeros(y,1);%产生y行1列全零数组for i=1:yfor j=1:xif(YuCuDingWei(i,j)==1)Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;%白色像素点统计endendend[temp,MaxY]=max(Y1);%Y方向车牌区域确定。

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

精品实验项目字符识别预处理的设计与实现专业：电子信息工程*名：**学号：**********指导老师：***目录一、实验类型：设计性实验 (3)二、实验目的 (3)三、实验设备：扫描仪、安装有MATLAB软件的计算机 (3)四、实验内容及原理 (3)（1）字符图像的获取 (3)（2）字符图像预处理 (3)（3）字符图像分割 (3)（4）函数的作用 (4)五、实验步骤 (8)1.载入车牌图像： (8)2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： (9)3. 用roberts算子进行边缘检测： (10)4.图像实施腐蚀操作： (10)5.平滑图像 (11)6. 删除二值图像的小对象 (12)7.车牌定位 (12)8.字符分割与识别 (14)9.车牌识别： (20)六、思考题 (27)一、实验类型：设计性实验二、实验目的1. 掌握图像的获取、预处理和分割的原理及MATLAB实现方法。

2. 掌握使用扫描仪和计算机获取数字图像的方法，理解扫描仪的原理。

3. 自学一种字符图像的分割算法并用MA TLAB编程实现该算法。

三、实验设备：扫描仪、安装有MATLAB软件的计算机四、实验内容及原理（1）字符图像的获取用扫描仪获取图像是字符图像处理常用的数字化过程的方法之一。

以办公设备中常用的台式扫描仪为例，其主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等，这些指标都可以从扫描仪的说明手册中获得。

分辨率的单位是dpi（Dot Per Inch），意思是每英寸的像素点数。

扫描仪工作时，首先由可移动带状光源将光线照在欲输入的图稿上，并沿y方向扫描稿件，产生表示图像特征的反射光或透射光。

照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，经光学系统采集和过滤成RGB三色光带分别照射到RGB分量的CCD上，CCD将光信号转换为模拟电信号。

内部电路的A/D变换器将模拟电信号转变为数字电子信号输送给计算机。

FCM图像分割算法MATLAB源代码

FCM图像分割算法function fcmapp(file, cluster_n)% FCMAPP% fcmapp(file, cluter_n) segments a image named file using the algorithm% FCM.% [in]% file: the path of the image to be clustered.% cluster_n: the number of cluster for FCM.eval(['info=imfinfo(''',file, ''');']);switch info.ColorTypecase 'truecolor'eval(['RGB=imread(''',file, ''');']);% [X, map] = rgb2ind(RGB, 256);I = rgb2gray(RGB);clear RGB;case 'indexed'eval(['[X, map]=imread(''',file, ''');']);I = ind2gray(X, map);clear X;case 'grayscale'eval(['I=imread(''',file, ''');']);end;I = im2double(I);filename = file(1 : find(file=='.')-1);data = reshape(I, numel(I), 1);tic[center, U, obj_fcn]=fcm(data, cluster_n);elapsedtime = toc;%eval(['save(', filename, int2str(cluster_n),'.mat'', ''center'', ''U'', ''obj_fcn'', ''elapsedtime'');']); fprintf('elapsedtime = %d', elapsedtime);maxU=max(U);temp = sort(center, 'ascend');for n = 1:cluster_n;eval(['cluster',int2str(n), '_index = find(U(', int2str(n), ',:) == maxU);']);index = find(temp == center(n));switch indexcase 1color_class = 0;case cluster_ncolor_class = 255;otherwisecolor_class = fix(255*(index-1)/(cluster_n-1));endeval(['I(cluster',int2str(n), '_index(:))=', int2str(color_class),';']);end;filename = file(1:find(file=='.')-1);I = mat2gray(I);%eval(['imwrite(I,', filename,'_seg', int2str(cluster_n), '.bmp'');']);imwrite(I, 'temp\tu2_4.bmp','bmp');imview(I);function fcmapp(file, cluster_n)% FCMAPP% fcmapp(file, cluter_n) segments a image named file using the algorithm% FCM.% [in]% file: the path of the image to be clustered.% cluster_n: the number of cluster for FCM.eval(['info=imfinfo(''',file, ''');']);switch info.ColorTypecase 'truecolor'eval(['RGB=imread(''',file, ''');']);% [X, map] = rgb2ind(RGB, 256);I = rgb2gray(RGB);clear RGB;case 'indexed'eval(['[X, map]=imread(''',file, ''');']);I = ind2gray(X, map);clear X;case 'grayscale'eval(['I=imread(''',file, ''');']);end;I = im2double(I);filename = file(1 : find(file=='.')-1);data = reshape(I, numel(I), 1);tic[center, U, obj_fcn]=fcm(data, cluster_n);elapsedtime = toc;%eval(['save(', filename, int2str(cluster_n),'.mat'', ''center'', ''U'', ''obj_fcn'', ''elapsedtime'');']); fprintf('elapsedtime = %d', elapsedtime);maxU=max(U);temp = sort(center, 'ascend');for n = 1:cluster_n;eval(['cluster',int2str(n), '_index = find(U(', int2str(n), ',:) == maxU);']);index = find(temp == center(n));switch indexcase 1color_class = 0;case cluster_ncolor_class = 255;otherwisecolor_class = fix(255*(index-1)/(cluster_n-1));endeval(['I(cluster',int2str(n), '_index(:))=', int2str(color_class),';']); end;filename = file(1:find(file=='.')-1);I = mat2gray(I);%eval(['imwrite(I,', filename,'_seg', int2str(cluster_n), '.bmp'');']); imwrite(I, 'r.bmp');imview(I);主程序1ImageDir='.\';%directory containing the images%path('..') ;%cmpviapath('..') ;img=im2double(imresize(imread([ImageDir '12.png']),2)) ;figure(1) ; imagesc(img) ; axis image[ny,nx,nc]=size(img) ;imgc=applycform(img,makecform('srgb2lab')) ;d=reshape(imgc(:,:,2:3),ny*nx,2) ;d(:,1)=d(:,1)/max(d(:,1)) ; d(:,2)=d(:,2)/max(d(:,2)) ;%d=d ./ (repmat(sqrt(sum(d.^2,2)),1,3)+eps()) ;k=4 ; % number of clusters%[l0 c] = kmeans(d, k,'Display','iter','Maxiter',100);[l0 c] = kmeans(d, k,'Maxiter',100);l0=reshape(l0,ny,nx) ;figure(2) ; imagesc(l0) ; axis image ;%c=[ 0.37 0.37 0.37 ; 0.77 0.73 0.66 ; 0.64 0.77 0.41 ; 0.81 0.76 0.58 ; ...%0.85 0.81 0.73 ] ;%c=[0.99 0.76 0.15 ; 0.55 0.56 0.15 ] ;%c=[ 0.64 0.64 0.67 ; 0.27 0.45 0.14 ] ;%c=c ./ (repmat(sqrt(sum(c.^2,2)),1,3)+eps()) ;% Data termDc=zeros(ny,nx,k) ;for i=1:k,dif=d-repmat(c(i,:),ny*nx,1) ;Dc(:,:,i)= reshape(sum(dif.^2,2),ny,nx) ;end ;% Smoothness termSc=(ones(k)-eye(k)) ;% Edge termsg = fspecial('gauss', [13 13], 2);dy = fspecial('sobel');vf = conv2(g, dy, 'valid');Vc = zeros(ny,nx);Hc = Vc;for b=1:nc,Vc = max(Vc, abs(imfilter(img(:,:,b), vf, 'symmetric')));Hc = max(Hc, abs(imfilter(img(:,:,b), vf', 'symmetric'))); endgch=char;gch = GraphCut('open', 1*Dc, Sc,exp(-5*Vc),exp(-5*Hc)); [gch l] = GraphCut('expand',gch);gch = GraphCut('close', gch);label=l(100,200) ;lb=(l==label) ;lb=imdilate(lb,strel('disk',1))-lb ;figure(3) ; image(img) ; axis image ; hold on ;contour(lb,[1 1],'r') ; hold off ; title('no edges') ;figure(4) ; imagesc(l) ; axis image ; title('no edges') ;gch = GraphCut('open', Dc, 5*Sc,exp(-10*Vc),exp(-10*Hc)); [gch l] = GraphCut('expand',gch);gch = GraphCut('close', gch);lb=(l==label) ;lb=imdilate(lb,strel('disk',1))-lb ;figure(5) ; image(img) ; axis image ; hold on ;contour(lb,[1 1],'r') ; hold off ; title('edges') ;figure(6) ; imagesc(l) ; axis image ; title('edges') ;主程序2I = imread( '12.png' );I = rgb2gray(I);subplot(5,3,1),imshow(I);k=medfilt2(I,[5,5]);subplot(5,3,2),imshow(k);title('5*5中值滤波图像');%f=imread('tuxiang1.tif');%subplot(1,2,1),imshow(f);%title('原图像');g1=histeq(k,256);subplot(5,3,3),imshow(g1);title('直方图匹配');%g2=histeq(k2,256);%subplot(2,2,2),imshow(g2);%title('5*5直方图匹配');%k=medfilt2(f,[5,5]);%k2=medfilt2(f,[5,5]);%j=imnoise(f,'gaussian',0,0.005);%subplot(1,3,3),imshow(k2);%title('5*5中值滤波图像');hy = fspecial( 'sobel' );hx = hy;Iy = imfilter(double(g1), hy, 'replicate' );Ix = imfilter(double(g1), hx, 'replicate' );gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);subplot(5,3,4), imshow(gradmag,[ ]), title( 'gradmag' );L = watershed(gradmag);Lrgb = label2rgb(L);subplot(5,3,5), imshow(Lrgb), title( 'Lrgb' );se = strel( 'disk' , 9);Io = imopen(g1, se);subplot(5,3,6), imshow(Io), title( 'Io' )Ie = imerode(g1, se);Iobr = imreconstruct(Ie, g1);subplot(5,3,7), imshow(Iobr), title( 'Iobr' );Ioc = imclose(Io, se);subplot(5,3,8), imshow(Ioc), title( 'Ioc' );Iobrd = imdilate(Iobr, se);Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), imcomplement(Iobr)); Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);subplot(5,3,9), imshow(Iobrcbr), title( 'Iobrcbr' );fgm = imregionalmax(Iobrcbr);subplot(5,3,10), imshow(fgm), title( 'fgm' );I2 = g1; I2(fgm) = 255;subplot(5,3,11),imshow(I2), title( 'fgm superimposed on original image' );se2 = strel(ones(5,5)); I3 = g1; I3(fgm) = 255;subplot(5,3,12) ,imshow(I3);title( 'fgm4 superimposed on original image' );bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));subplot(5,3,13) , imshow(bw), title( 'bw' );D = bwdist(bw); DL = watershed(D);bgm = DL == 0;subplot(5,3,14) , imshow(bgm), title( 'bgm' );gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm);L = watershed(gradmag2);I4 = g1;I4(imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm) = 255;figure, imshow(I4);title( 'Markers and object boundaries superimposed on original image' ); Lrgb = label2rgb(L, 'jet' , 'w' , 'shuffle' );figure, imshow(Lrgb);title( 'Lrgb' );figure, imshow(I), hold onhimage = imshow(Lrgb);set(himage, 'AlphaData' , 0.3);title( 'Lrgb superimposed transparently on original image' );。