车牌识别程序(带注释)

function [d]=main(jpg)

I=imread('car.jpg');

figure(1),imshow(I);title('原图');

I1=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像

figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');

figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');

I2=edge(I1,'robert',0.08,'both'); %高斯滤波器,方差为0.08

figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')

se=[1;1;1];

I3=imerode(I2,se); %图像的腐蚀

figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');

se=strel('rectangle',[40,40]); %构造结构元素，以长方形构造一个se

I4=imclose(I3,se); %对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。

figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');

I5=bwareaopen(I4,2000); %从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件（对象），产生另一个二进制图像

figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');

[y,x,z]=size(I5); %返回I5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中

myI=double(I5); %换成双精度数值

%begin横向扫描

tic %计算tic与toc之间程序的运行时间

Blue_y=zeros(y,1); %产生y*1的全0矩阵

for i=1:y

for j=1:x

if(myI(i,j,1)==1)

%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色

%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1

Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计

end

end

end

[temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY 为该值的索引（在向量中的位置）

PY1=MaxY;

while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1))

PY1=PY1-1;

end

PY2=MaxY;

while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2

PY2=PY2+1;

end

IY=I(PY1:PY2,:,:);

%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分

%end横向扫描

%begin纵向扫描

Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域

for j=1:x

for i=PY1:PY2

if(myI(i,j,1)==1)

Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;

end

end

end

PX1=1;

while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1

PX1=PX1+1;

end

PX2=x;

while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))

PX2=PX2-1;

end

%end纵向扫描

PX1=PX1-2;%对车牌区域的校正

PX2=PX2+2;

dw=I(PY1:PY2,:,:);

t=toc;

figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');

figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')

imwrite(dw,'dw.jpg'); %将图像数据写入到图像文件中

[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像');

%读取

jpg=strcat(filepath,filename); %将数组filepath,filename水平地连接成单个字符串，并保存于变量jpg中

a=imread('dw.jpg'); %读取图片文件中的数据

b=rgb2gray(a); %将真彩色图像转换为灰度图像

imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg'); %将图像数据写入到图像文件中

figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')

g_max=double(max(max(b))); %换成双精度数值

g_min=double(min(min(b))); %换成双精度数值

T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值

[m,n]=size(b); %返回矩阵b的尺寸信息，并存储在m、n中。其中m中存储的是行数，n中存储的是列数。

d=(double(b)>=T); % d:二值图像

imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg'); %将图像数据写入到图像文件中

figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')

figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')