车牌识别的matlab程序(程序,讲解,模板)

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(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。

matlab车牌识别原理

matlab车牌识别原理
MATLAB车牌识别原理涉及图像处理和模式识别技术。

首先，图
像被获取并传入MATLAB环境。

然后，车牌识别过程通常包括以下步骤：
1. 图像预处理，包括灰度化、去噪、增强和边缘检测等。

这些
步骤有助于减少干扰和突出车牌区域。

2. 车牌定位，使用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作和
轮廓分析，来定位图像中的车牌位置。

3. 字符分割，在车牌上识别出的字符需要被分割成单独的图像。

这通常需要使用分割算法和形态学转换来分离每个字符。

4. 字符识别，对每个单独的字符进行识别。

这可以使用基于模
式识别的方法，如人工神经网络或支持向量机等，来对字符进行分
类和识别。

MATLAB提供了丰富的图像处理和模式识别工具箱，包括用于图
像预处理、特征提取和分类的函数和工具。

通过结合这些工具，可
以实现车牌识别系统的各个步骤。

此外，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以用于训练深度神经网络来进行车牌识别。

总的来说，MATLAB车牌识别原理涉及图像处理和模式识别技术的综合应用，通过一系列步骤对车牌图像进行处理和分析，最终实现对车牌的准确识别。

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。

matlab车牌识别课程设计报告

Matlab程序设计任务书目录一．课程设计目的 (3)二．设计原理 (3)三．详细设计步骤 (3)四. 设计结果及分析 (18)五. 总结 (19)六. 设计体会 (20)七. 参考文献 (21)一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。

通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。

二、设计原理: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。

某些牌照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。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。

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。

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。

三、详细设计步骤:v1.0 可编辑可修改1. 提出总体设计方案:牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

(1）牌照定位: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牌照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一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

流程图:（2）牌照字符分割 :导入原始图像图像预处理增强效果图像边缘提取车牌定位对图像开闭运算完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

(完整版)MATLAB车牌识别

目录1.引言 (2)2.设计概述 (3)2.1车牌识别技术 (3)2.2 车牌识别技术的发展 (3)2.3 车牌识别技术的国内外研究现状 (4)2.4 主要应用领域 (6)3.设计方案 (7)4.车牌识别系统的matlab实现 (8)4.1 图像的读取 (8)4.2 图像预处理 (9)4.2.1灰度变换 (9)4.2.2 图像校正 (10)4.3 牌照分割 (10)4.3.1 图像边缘提取及二值化 (11)4.3.2 BP神经网络 (14)4.4 车牌提取 (15)5.设计结果及分析 (16)5.1程序运行结果 (16)5.2程序结果分析 (17)总结体会 (18)参考文献 (19)附录1 (20)附录2 (28)1.引言伴随着世界各国车辆数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重视。

如何有效地进行交通管理，越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。

针对这一问题，人们运行先进的信息处理技术、导航定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理和识别技术及计算机网络技术等科学技术，相继研发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。

这些系统将车辆和道路综合起来进行考虑，运行各种先进的技术解决道路交通的问题，统称为智能交通系统( Intelligent Transportation System，简称ITS)。

ITS 是20世纪90年代兴起的新一代交通运输系统。

它可以加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活力。

智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来源，因而对车牌照等相关信息的自动采集和处理的一门新的交通信息获取技术——车牌识别(License Plate Recognition ，LPR) 技术逐渐发展起来，成为信息处理技术的一项重要研究课题。

车牌自动识别是智能交通管理系统中的关键技术之一。

基于matlab车牌的定位与分割识别程序概要

基于Matlab 的车牌定位与分割经典算法I 二imread('car.jpg');I1=rgb2gray(l);%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');%读取图像figure 。

； subplot(3,2,1),imshow(l), title('原始图像');边绿检浪I 启图像se=[1;1;1]; %线型结构元素 I3=imerode(l2,se);%腐蚀图像subplot(3,2,4),imshow(l3),title('腐蚀后边缘图像');se=strel('recta ngle',[25,25]);矩形结构元素 I4=imclose(l3,se);%图像聚类、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I4),title('填充后图像');一5Hbwa「eaopen(一4200S % 卅弗W HM W 血、」丿-H 2000subp_0f(326二M X N H si z e (_5=_6Hdoub_e(_5xYlHzeros(y3_fonyf o r li-r xif(l6(i,j,1)==1)Y 1(i,1)= Y1(i,1)+1;endend[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');行值%求的车牌的行起始位置和终止位置PY 仁Max Y;while ((Y 1(PY1,1)>=50)&&(PY 1>1))PY 1=P Y1-1;endPY 2=Max Y;while ((Y 1(PY2,1)>=50)&&(PY2<y))endPY 2=P Y2+1;endIY=I(P Y1:P Y2,:,:);X1= zeros(1,x);for j=1:xfor i=PY1:PY2if(l6(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');歹U方向像素点衣度值黒计环CT1OC%求的车牌的列起始位置和终止位置PX仁1;while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1<x))PX1= PX1+1;endPX2=x;O 2OD 400 600 800歹UfSwhile ((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))PX2=PX2-1;endPX仁PX1-1;PX2=PX2+1;%分割出车牌图像%dw=l(P Y1:P Y2,PX1:PX2,:);subplot(3,2,3),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')定位剪切后的耘色车牌图像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。

数字图像处理-车牌识别系统附程序

数字图像处理车牌识别系统目录1 方案设计............................................................................................................... .. (4)1.1 基本原理 (4)1.2 总体设计方案 (4)2 各模块的实现 (5)2.1 图象的采集与转换 (5)2.2 灰度校正 (6)2.3 平滑处理 (7)2.4 提取的边缘 (7)3 牌照的定位和分割 (7)3.1 牌照区域的定位 (8)3.2 牌照区域的分割 (9)4 字符处理 (9)4.1 字符分割 (10)4.2 字符归一化 (10)4.3 字符的识别 (10)5 总结 (11)参考文献 (12)附录 (13)摘要随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经2不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。

汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。

汽车牌照自动识别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，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。

用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。

在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析处理。

1方案设计1.1基本原理由于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正确率，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，并且要求满足实时性要求。

图1 牌照识别系统原理图该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。

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。

MATLAB车牌识别系统课程设计

MATLAB车牌识别系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解MATLAB编程环境，掌握基本的数据类型、运算符和流程控制语句。

2. 学生能掌握车牌图像的预处理方法，包括图像灰度化、二值化、滤波去噪等。

3. 学生能理解并实现车牌定位和分割的算法，提取车牌字符。

4. 学生能掌握车牌字符识别的方法，如模板匹配、神经网络等。

技能目标：1. 学生能够运用MATLAB编写程序，对车牌图像进行处理和分析。

2. 学生能够独立设计并实现一个简单的车牌识别系统。

3. 学生能够通过实践操作，提高问题解决能力和团队协作能力。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对图像处理和模式识别领域的兴趣，激发学习热情。

2. 学生通过实践，认识到编程在解决实际问题中的重要性，增强自信心。

3. 学生在团队协作中，学会尊重他人，培养良好的沟通能力和合作精神。

课程性质：本课程为选修课，旨在让学生在实际项目中运用所学的编程知识，提高解决实际问题的能力。

学生特点：学生为高中年级，已具备一定的编程基础，对新鲜事物充满好奇心，但实践经验不足。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，引导学生通过自主学习和团队协作，完成课程目标。

将目标分解为具体的学习成果，以便后续的教学设计和评估。

二、教学内容1. MATLAB编程基础- 数据类型与运算符- 程序流程控制- 函数与脚本- 图像处理基本操作2. 车牌图像预处理- 图像读取与显示- 灰度化与二值化- 滤波去噪- 边缘检测与轮廓提取3. 车牌定位与分割- 车牌区域提取- 车牌字符分割- 车牌倾斜校正4. 车牌字符识别- 模板匹配法- 神经网络法- 支持向量机法5. 车牌识别系统实现- 系统框架设计- 模块化编程实现- 系统测试与优化教学内容依据课程目标，结合教材章节进行安排。

在教学过程中，注重理论与实践相结合，引导学生逐步掌握MATLAB编程及图像处理方法。

教学内容分为五个部分，每部分对应相应的知识点，确保学生能够系统地学习车牌识别系统的设计原理和实现方法。

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。

Matlab在车牌识别与识别中的应用实践

Matlab在车牌识别与识别中的应用实践在现代交通领域，车牌识别与识别技术的应用日益广泛。

这项技术可以帮助我们实现自动化交通管理、智能停车系统以及交通违法行为的监控等功能。

而在车牌识别与识别的实践中，Matlab作为一种强大的数学计算软件，为其提供了丰富的工具和算法支持。

本文将介绍Matlab在车牌识别与识别中的应用实践，并探讨其优势和挑战。

1. 图像预处理在车牌识别与识别的过程中，图像预处理是非常重要的一步。

图像预处理可以帮助我们对车牌图像进行去噪、增强、转换等操作，从而提高后续的识别效果。

Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地实现各种图像预处理操作。

例如，Matlab中的imnoise函数可以添加噪声，而imadjust函数可以调整图像的对比度和亮度。

此外，Matlab还支持图像的灰度化、二值化、滤波等操作，以满足不同识别算法的需求。

2. 特征提取与选择车牌识别与识别的核心任务是通过图像特征来区分不同的车牌。

Matlab提供了多种特征提取算法和函数，如边缘检测算法、霍夫变换算法、形态学操作等。

通过这些算法，我们可以从车牌图像中提取出轮廓、边缘、字符等有用的信息，为后续的识别工作做准备。

此外，Matlab还支持特征选择算法，可以根据特征的重要性来进行筛选和优化，从而提高车牌识别与识别的准确性和效率。

3. 分割与定位车牌识别与识别的一个关键步骤是车牌的分割与定位。

Matlab提供了多种分割和定位算法，如基于颜色、形状、纹理等特征的分割算法，以及基于模板匹配、轮廓检测等算法的定位方法。

这些算法可以帮助我们自动地将车牌从图像中分割出来，并准确地定位到指定位置。

此外，Matlab还支持车牌倾斜角度的矫正和校正，以进一步提高识别的准确性。

4. 字符识别与分析一旦车牌被成功分割和定位，接下来就是对车牌中的字符进行识别与分析。

Matlab提供了多种字符识别和识别算法，如模板匹配算法、神经网络算法、支持向量机算法等。

MATLAB车牌识别论文加源码

xxxx大学数字图像处理本科生课程论文论文题目：___车牌识别方法研究______完成时间：___2016年6月1日_______所在专业：___软件工程______________所在年级：___大三年级______________基于MATLAB的车牌识别方法研究xxx级软件专业1班 xxx xx摘要:汽车车牌的识别是智能交通管理的重要组成部分之一。

本文主要介绍车牌区域提取、字符切割、字符识别。

车牌区域提取主要包括图像灰度图转化、图像边缘检测、灰度图腐蚀、图像平滑处理、边界值计算。

字符切割主要包括图像去噪处理、图像膨胀和腐蚀处理。

字符识别主要包括图像膨胀和腐蚀处理、字符归一化。

关键词：MATLAB、车牌区域提取、字符识别、字符切割1 研究背景随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。

为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。

而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。

我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。

车牌识别的难点：① 我国汽车牌照自身特征的复杂性1) 汉字、字母、数字混合。

我国的车牌不单单有英文字母和阿拉伯数字，还有汉字。

2) 颜色种类多。

国外的车牌颜色种类相对于国内较少一些，我国的车牌颜色种类较多。

3) 人为因素复杂。

由于环境、道路或者人为因素造成车牌有严重污渍、车牌模糊不清或者车牌偏斜角度很大的车辆，在我国都可以上路行驶。

4) 车牌格式多。

我国的车牌格式很多，包括：民用车牌、公安警察车牌、武警车牌、军车车牌、外交车牌、特种车牌、消防车牌等。

② 外部环境影响1) 外部光照条件各不相同，白天和晚上的光照各不相同。

光照对采集的图像质量产生很大的影响。

不同的光照角度对车牌光照的不均匀影响也很大。

不同的气候条件、背景光照环境、车牌反光程度都决定了车牌的亮度特征。

2) 外界背景的复杂程度也影响车牌的定位准确率。

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

基于 matlab 的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用 matlab 实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的根底知识，了解了根本程序设计方法，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，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，防止理论与实践的脱离，稳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根底，有助于自身综合能力的提高。

要求：1.理解各种图像处理方法确切意义。

2.独立进展方案的制定，系统构造设计要合理。

3．在程序开发时，那么必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。

如果使用matlab 来进展开发，要理解每个函数的具体意义和适用X围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。

4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。

二、设计的内容学习 MATLAB 程序设计，利用MATLAB 函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。

车牌识别系统的根本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进展预处理，再对牌照进展搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进展二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创立的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功那么输出，最终匹配完毕那么输出那么为车牌的数字。

车牌识别系统的根本工作原理图如图1所下所示：车辆字符分割字符识别图像采集车牌的定位三、总体方案设计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局部组成，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。

为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的比照度和清晰可辩的牌照图象。

但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进展识别前的预处理。

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。

-基于matlab的车牌识别系统的设计(附程序+详解注释)

焦作大学毕业设计(论文)说明书作者：学号：学院(系)：信息工程学院专业：通信技术题目：基于matlab的车牌识别系统的设计主题：指导教师：职称：讲师2012年12月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ABSTRACTVehicle license plate recognition system is one important of the modern intelligent traffic management. License plate recognition system to make more intelligent vehicle management, digital, Effective traffic management to enhance the convenience and effectiveness. License plate recognition system includes image acquisition, image preprocessing, license plate localization, character segmentation, character recognition and other five core parts. In this paper, preprocessing, license plate localization, character segmentation method for the realization of three modules.This is the image preprocessing module and the use of the image grayscale Roberts edge detection operator steps. License plate location and segmentation using mathematical morphology method is used to determine the license plate location，Re-use license plate color segmentation method of color information to complete the license plate area segmentation. Character segmentation approach is based on the license plate after thebinary part of the vertical projection, Then scan in the vertical projection, thus completing the character segmentation. This article is described for the core part and use the MATLAB software environment, the simulation experiments for character segmentation.Keywords: MATLAB software, image preprocessing, license plate localization, character segmentation .目录1. 绪论 (1)1.1 本课题的研究背景 (1)1.2 本课题的研究目的及意义 (2)1.3 国内外发展状况 (3)1.4 主要应用领域 (5)1.5 设计原理 (6)2. MATLAB简介 (7)2.1 MATLAB发展历史 (7)2.2 MATLAB的语言特点 (7)3．工作流程 (9)3.1 系统框架结构和工作流程 (9)4．各模块的实现 (11)4.1设计方案 (11)4.2图像预处理 (11)4.2.1图像灰度化 (11)4.2.2图像的边缘检测 (12)4.3车牌定位和分割 (14)4.3.1车牌的定位 (15)4.3.2车牌的分割 (16)4.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理 (17)4.4字符的分割和归一化处理 (17)4.4.1字符的分割 (18)4.4.2字符的归一化处理 (19)4.5 字符的识别 (19)5．实验结果和分析 (22)6．实验总结 (24)致谢 (25)参考文献 (26)程序附录 (27)第一章绪论1.1 本课题的研究背景现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化信息处理能力和水平不断提高，作为现代社会主要交通工具之一的汽车在人们的生产生活的各个领域得到大量使用，对他的信息进行自动采集和管理具有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。

(完整word版)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。

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。