车牌识别地matlab程序

附录

车牌识别程序

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%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。进行区域特征参数比较，提取车牌区域

[L,num] = bwlabel(bg2,8);%标注二进制图像中已连接的部分

Feastats = imfeature(L,'basic');%计算图像区域的特征尺寸

Area=[Feastats.Area];%区域面积

BoundingBox=[Feastats.BoundingBox];%[x y width height]车牌框架大小

RGB = label2rgb(L, 'spring', 'k', 'shuffle'); %标志图像向RGB图像转换

figure,imshow(RGB);title('图像彩色标记');%输出框架的彩色图像

lx=0;

for l=1:num

width=BoundingBox((l-1)*4+3);%框架宽度的计算

hight=BoundingBox((l-1)*4+4);%框架高度的计算

if (width>98 & width<160 & hight>25 & hight<50)%框架的宽度和高度的范围

lx=lx+1;

Getok(lx)=l;

end

end

for k= 1:lx

l=Getok(k);

startcol=BoundingBox((l-1)*4+1)-2;%开始列

startrow=BoundingBox((l-1)*4+2)-2;%开始行

width=BoundingBox((l-1)*4+3)+8;%车牌宽

hight=BoundingBox((l-1)*4+4)+2;%车牌高

rato=width/hight;%计算车牌长宽比

if rato>2 & rato<4

break;

end

end

sbw1=bw2(startrow:startrow+hight,startcol:startcol+width-1); %获取车牌二值子图

subcol1=Sgray(startrow:startrow+hight,startcol:startcol+width-1 );%获取车牌灰度子图

figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol1);title('车牌灰度子图');%输出灰度图

subplot(2,1,2),imshow(sbw1);title('车牌二值子图');%输出车牌的二值图

%Step6 计算车牌水平投影，并对水平投影进行峰谷分析

histcol1=sum(sbw1); %计算垂直投影

histrow=sum(sbw1'); %计算水平投影

figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title('垂直投影(含边框)');%输出垂直投影

subplot(2,1,2),bar(histrow); title('水平投影(含边框)');%输出水平投影

figure,subplot(2,1,1),bar(histrow); title('水平投影(含边框)');%输出水平投影

subplot(2,1,2),imshow(sbw1);title('车牌二值子图');%输出二值图

%对水平投影进行峰谷分析

meanrow=mean(histrow);%求水平投影的平均值

minrow=min(histrow);%求水平投影的最小值

levelrow=(meanrow+minrow)/2;%求水平投影的平均值

count1=0;

l=1;

for k=1:hight

if histrow(k)<=levelrow

count1=count1+1;

else

if count1>=1

markrow(l)=k;%上升点

markrow1(l)=count1;%谷宽度(下降点至下一个上升点)

l=l+1;

end