基于matlab的车牌识别(含子程序)

下载后可任意编辑基于 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');下载后可任意编辑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：下载后可任意编辑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：下载后可任意编辑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:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %假如 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 1 Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计 end end end下载后可任意编辑 [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; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2