车牌识别(附源代码)
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车牌识别(附源代码)
车牌识别
电子1301 孙洪江 2013234020113
一、目的与要求
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:
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。
(2)牌照字符分割 :
se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se
I4=imclose(I3,se);
figure(5),imshow(I4);title('smothing image');
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('remove the small objects'); %用imshow函数显示滤波后图像
结果如下所示:
7.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:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==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);%Y方向车牌区域确
定
PY1=MaxY;
while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2 PY2=PY2+1; end IY=I(PY1:PY2,:,:); 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 PX1=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 ('Line direction areas'); figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title ('positioning color images'); 8.字符分割与识别 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。代码如下: imwrite(dw,'dw.jpg');%将彩色车牌写入dw文件中 a=imread('dw.jpg');%读取车牌文件中的数据 b=rgb2gray(a);%将车牌图像转换为灰度图imwrite(b,'gray licence plate.jpg');%将灰度图像写入文件中 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); % T 为二值化的阈值 [m,n]=size(b); d=(double(b)>=T); % d:二值图像 imwrite(d,'binary licence plate.jpg'); subplot(3,2,2),imshow(d),title('before