车牌识别——百度.doc

车牌识别——百度车牌识别程序 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('') ; %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=[] ;% 区域面积 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,这块儿不同的图片对应不同,可以用终端操作查看后更改!!! 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 ;%