武汉理工matlab车牌识别前期处理Word文档下载推荐.docx
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IM2=imerode(IM,SE,PACKOPT,M)
IM2=imerode(...,PADOPT)
IM2=imerode(IM,SE)腐蚀灰度,二值,压缩二值图像IM,返回IM2。
参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。
IM2=imerode(IM,NHOOD)腐蚀图像IM,这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。
IM2=imerode(...,PADOPT)指出输出图像的大小(是否与输入图像大小一致)。
2.imdilate
对图像实现膨胀操作。
IM2=imdilate(IM,SE)
IM2=imdilate(IM,NHOOD)
IM2=imdilate(IM,SE,PACKOPT)
IM2=imdilate(...,PADOPT)
IM2=imdilate(IM,SE)膨胀灰度,二值,压缩二值图像IM,返回IM2。
IM2=imdilate(IM,NHOOD)膨胀图像IM,这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。
IM2=imdilate(IM,SE,PACKOPT)定义IM是否是一个压缩的二值图像。
IM2=imdilate(...,PADOPT)指出输出图像的大小。
3.strel
用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。
SE=strel(shape,parameters)
创建由指定形状shape对应的结构元素。
其中shape的种类有
‘arbitrary'
,'
pair'
diamond'
periodicline'
disk'
rectangle'
'
line'
square'
octagon
参数parameters一般控制SE的大小。
4.edge
BW=edge(I)
采用灰度或一个二值化图像I作为它的输入,并返回一个与I相同大小的二值化图像BW,在函数检测到边缘的地方为1,其他地方为0。
BW=edge(I,'
sobel'
)自动选择阈值用Sobel算子进行边缘检测。
thresh)根据所指定的敏感度阈值thresh,用Sobel算子进行边缘检测,它忽略了所有小于阈值的边缘。
当thresh为空时,自动选择阈值。
thresh,direction)根据所指定的敏感度阈值thresh,在所指定的方向direction上,用Sobel算子进行边缘检测。
Direction可取的字符串值为horizontal(水平方向)、vertical(垂直方向)或both(两个方向)。
[BW,thresh]=edge(I,'
...)返回阈值
prewitt'
)自动选择阈值用prewitt算子进行边缘检测。
thresh)根据所指定的敏感度阈值thresh,用prewitt算子进行边缘检测,它忽略了所有小于阈值的边缘。
thresh,direction)根据所指定的敏感度阈值thresh,在所指定的方向direction上,用prewitt算子进行边缘检测。
Direction可取的字符串值为horizontal(水平方向)、vertical(垂直方向)或both(两个方向)默认方向为both。
BW=edge(I,'
roberts'
)自动选择阈值用roberts算子进行边缘检测。
thresh)根据所指定的敏感度阈值thresh,用Roberts算子进行边缘检测,它忽略了所有小于阈值的边缘。
5.Imclose
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。
IM2=imclose(IM,SE)
IM2=imclose(IM,NHOOD)
用法和imopen相同。
6.imopen
对图像实现开运算,开运算一般能平滑图像的轮廓,消弱狭窄的部分,去掉细的突出。
IM2=imopen(IM,SE)
IM2=imopen(IM,NHOOD)
IM2=imopen(IM,SE)用结构元素SE实现灰度图像或二值图像的IM的形态开运算。
SE可以是单个结构元素对象或者结构元素对象数组。
IM2=imopen(IM,NHOOD)用结构元素strel(NHOOD)执行开运算。
7.bwareaopen
删除小面积对象
格式:
BW2=bwareaopen(BW,P,conn)
作用:
删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下conn使用8邻域。
三.步骤
1.载入车牌图像:
I=imread('
car1.jpg'
);
figure
(1),imshow(I);
title('
originalimage'
);
%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);
grayimage'
figure
(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);
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,'
0.18,'
both'
%选择阈值0.18,用roberts算子进行边缘检测
figure(3),imshow(I2);
robertsoperatoredgedetectionimage'
结果如下:
4.图像实施腐蚀操作:
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);
corrosionimage'
5.平滑图像
se=strel('
[25,25]);
%构造结构元素以正方形构造一个se
I4=imclose(I3,se);
%图像聚类、填充图像
figure(5),imshow(I4);
smothingimage'
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);
removethesmallobjects'
%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
fori=1:
y
forj=1:
x
if(myI(i,j,1)==1)
%如果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
[tempMaxY]=max(Blue_y);
%Y方向车牌区域确定
%temp为向量yellow_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;
PY2=MaxY;
while((Blue_y(PY2,1)>
(PY2<
y))
PY2=PY2+1;
IY=I(PY1:
PY2,:
:
%行方向车牌区域确定
%%%%%%X方向%%%%%%%%%
Blue_x=zeros(1,x);
%进一步确定x方向的车牌区域
fori=PY1:
PY2
if(myI(i,j,1)==1)
Blue_x(1,j)=Blue_x(1,j)+1;
PX1=1;
while((Blue_x(1,PX1)<
3)&
(PX1<
x))
PX1=PX1+1;
PX2=x;
while((Blue_x(1,PX2)<
(PX2>
PX1))
PX2=PX2-1;
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('
Linedirectionareas'
%行方向车牌区域确定
figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('
positioningcolorimages'
%定位后的车牌区域如下所示:
8.字符分割与识别
1)车牌的进一步处理
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('
%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,'
graylicenceplate.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,'
binarylicenceplate.jpg'
subplot(3,2,2),imshow(d),title('
beforefilteringbinarylicenceplate'
%均值滤波前
%滤波
h=fspecial('
average'
3);
%建立预定义的滤波算子,average为均值滤波,模板的尺寸为3*3
d=im2bw(round(filter2(h,d)));
%使用指定的滤波器h对h进行d即均值滤波
afteraveragelicenceplate.jpg'
subplot(3,2,3),imshow(d),title('
afteraveragelicenceplate'
%某些图像进行操作
%膨胀或腐蚀
%se=strel('
%使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像进行膨胀
%'
/'
ball'
...
se=eye
(2);
%eye(n)returnsthen-by-nidentitymatrix单位矩阵
[m,n]=size(d);
%返回矩阵b的尺寸信息,并存储在m,n中
ifbwarea(d)/m/n>
=0.365%计算二值图像中对象的总面积与整个面积的比是否大于0.365
d=imerode(d,se);
%如果大于0.365则图像进行腐蚀
elseifbwarea(d)/m/n<
=0.235%计算二值图像中对象的总面积与整个面积的比是否小于0.235
d=imdilate(d,se);
%如果小于则实现膨胀操作
end
expansionorcorrosionthelicenceplate.jpg'
subplot(3,2,4),imshow(d),title('
expansionorcorrosionthelicenceplate'
运行结果如下所示:
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