车牌识别MATLAB代码.docx
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车牌识别MATLAB代码.docx
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车牌识别MATLAB代码
clear;
closeall;
%Step1获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像
Scolor=imread('C:
\Users\lenovo\Desktop\程序\chepai\l2.jpg');
%将彩色图像转换为黑白并显示
Sgray=rgb2gray(Scolor);
figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像');
figure,imshow(Sgray),title('原始灰度图像');
%bw3=medfilt2(Sgray,[55]);
%figure,imshow(bw3);title('图像中值滤波');
%bw4=imfilter(bw3,fspecial('laplacian'));
%figure,imshow(bw4);title('图像中值滤波');
%Egray=imsubtract(bw3,bw4);
%figure,imshow(Egray);
%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',10);
Bgray=imopen(Sgray,s);
figure,imshow(Bgray);title('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);
figure,imshow(Egray);title('增强黑白图像');
%Step3取得最佳阈值,将图像二值化
%fmax1=double(max(max(Egray)));
%fmin1=double(min(min(Egray)));
%level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;
%
level=graythresh(Egray);
%
%bw3=filter2(fspecial('average',3),Egray);
%
%Egray=medfilt2(Egray,[33]);
%figure,imshow(Egray);title('图像中值滤波');
bw2=im2bw(Egray,level);
figure,imshow(bw2);title('图像二值化');
%bw4=im2bw(bw3,level);
%figure,imshow(bw4);title('图像二值化');
%Step4对得到二值图像作开闭操作进行滤波
grd=edge(bw2,'canny');
figure,imshow(grd);title('图像边缘提取');
%
bg1=imclose(grd,strel('rectangle',[5,19]));
%
figure,imshow(bg1);title('图像闭运算[5,19]');
bg2=bwareaopen(bg1,2000);
figure,imshow(bg2);title('小对象');
bg2=imclose(bg2,strel('rectangle',[20,50]));
%bg3=imclose(bg2,strel('rectangle',[20,50]));
bg2=imopen(bg2,strel('rectangle',[5,20]));
figure,imshow(bg2);title('图像开运算[5,19]');
bg2=imopen(bg2,strel('rectangle',[19,1]));
figure,imshow(bg2);title('图像开运算[19,1]');
%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);
Feastats=regionprops(L,'basic');
Area=[Feastats.Area];
BoundingBox=[Feastats.BoundingBox];%[xywidthheight]
RGB=label2rgb(L,'spring','k','shuffle');
figure,imshow(RGB);title('图像彩色标记');
lx=0;
%Getok=zeros(1,5);
forl=1:
num
width=BoundingBox((l-1)*4+3);
hight=BoundingBox((l-1)*4+4);
if(width>250&&width<500&&hight>70&&hight<150)
lx=lx+1;
Getok(lx)=l;
end
end
fork=1:
lx
l=Getok(k);
startcol=BoundingBox((l-1)*4+1);%开始列
startrow=BoundingBox((l-1)*4+2);%开始行
width=BoundingBox((l-1)*4+3);%车牌宽
hight=BoundingBox((l-1)*4+4);%车牌高
rato=width/hight;%计算车牌长宽比
ifrato>2&&rato<4
break;
end
end
sbw1=bw2(startrow:
startrow+hight,startcol:
startcol+width-1);%获取车牌二值子图
subcol1=Sgray(startrow:
startrow+hight,startcol:
startcol+width-1);%获取车牌灰度子图
figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol1);title('车牌灰度子图');
subplot(2,1,2),imshow(sbw1);title('车牌二值子图');
%Step6计算车牌水平投影,并对水平投影进行峰谷分析
histcol1=sum(sbw1);%计算垂直投影
histrow=sum(sbw1');%计算水平投影
figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title('垂直投影(含边框)');
subplot(2,1,2),bar(histrow);title('水平投影(含边框)');
figure,subplot(2,1,1),bar(histrow);title('水平投影(含边框)');
subplot(2,1,2),imshow(sbw1);title('车牌二值子图');
%对水平投影进行峰谷分析
meanrow=mean(histrow);
minrow=min(histrow);
levelrow=(meanrow+minrow)/2;
count1=0;
l=1;
%globalmarkrow;
fork=1:
hight
ifhistrow(k)<=levelrow
count1=count1+1;
else
ifcount1>=1
markrow(l)=k;%上升点
markrow1(l)=count1;%谷宽度(下降点至下一个上升点)
l=l+1;
end
count1=0;
end
end
markrow2=diff(markrow);%峰距离(上升点至下一个上升点)
[m1,n1]=size(markrow2);
n1=n1+1;
markrow(l)=hight;
markrow1(l)=count1;
markrow2(n1)=markrow(l)-markrow(l-1);
l=0;
fork=1:
n1
markrow3(k)=markrow(k+1)-markrow1(k+1);%下降点
markrow4(k)=markrow3(k)-markrow(k);%峰宽度(上升点至下降点)
markrow5(k)=markrow3(k)-double(uint16(markrow4(k)/2));%峰中心位置
end
%Step7计算车牌旋转角度
%
(1)在上升点至下降点找第一个为1的点
[m2,n2]=size(sbw1);
[m1,n1]=size(markrow4);
maxw=max(markrow4);%最大宽度为字符
ifmarkrow4
(1)~=maxw%检测上边
ysite=1;
k1=1;
forl=1:
n2
fork=1:
markrow3(ysite)%从顶边至第一个峰下降点扫描
ifsbw1(k,l)==1
xdata(k1)=l;
ydata(k1)=k;
k1=k1+1;
break;
end
end
end
else%检测下边
ysite=n1;
ifmarkrow4(n1)==0
ifmarkrow4(n1-1)==maxw
ysite=0;%无下边
else
ysite=n1-1;
end
end
ifysite~=0
k1=1;
forl=1:
n2
k=m2;
whilek>=markrow(ysite)%从底边至最后一个峰的上升点扫描
ifsbw1(k,l)==1
xdata(k1)=l;
ydata(k1)=k;
k1=k1+1;
break;
end
k=k-1;
end
end
end
end
%
(2)线性拟合,计算与x夹角
fresult=fit(xdata',ydata','poly1');%poly1Y=p1*x+p2
p1=fresult.p1;
angle=atan(fresult.p1)*180/pi;%弧度换为度,360/2pi,pi=3.14
%(3)旋转车牌图象
subcol=imrotate(subcol1,angle,'bilinear','crop');%旋转车牌图象
sbw=imrotate(sbw1,angle,'bilinear','crop');
figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol);title('车牌灰度子图');
subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('');
title(['车牌旋转角:
',num2str(angle),'度'],'Color','r');
%Step8旋转车牌后重新计算车牌水平投影,去掉车牌水平边框,获取字符高度
histcol1=sum(sbw);%计算垂直投影
histrow=sum(sbw');%计算水平投影
figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title('垂直投影(旋转后)');
subplot(2,1,2),bar(histrow);title('水平投影(旋转后)');
figure,subplot(2,1,1),bar(histrow);title('水平投影(旋转后)');
subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('车牌二值子图(旋转后)');
%对水平投影进行峰谷分析
clearmarkrow,markrow1,markrow2,markrow3,markrow4,markrow5
meanrow=mean(histrow);
minrow=min(histrow);
levelrow=(meanrow+minrow)/2;
count1=0;
l=1;
fork=1:
hight
ifhistrow(k)<=levelrow
count1=count1+1;
else
ifcount1>=1
markrow(l)=k;%上升点
markrow1(l)=count1;%谷宽度(下降点至下一个上升点)
l=l+1;
end
count1=0;
end
end
markrow2=diff(markrow);%峰距离(上升点至下一个上升点)
[m1,n1]=size(markrow2);
n1=n1+1;
markrow(l)=hight;
markrow1(l)=count1;
markrow2(n1)=markrow(l)-markrow(l-1);
l=0;
fork=1:
n1
markrow3(k)=markrow(k+1)-markrow1(k+1);%下降点
markrow4(k)=markrow3(k)-markrow(k);%峰宽度(上升点至下降点)
markrow5(k)=markrow3(k)-double(uint16(markrow4(k)/2));%峰中心位置
end
%去水平(上下)边框,获取字符高度
maxhight=max(markrow2);
findc=find(markrow2==maxhight);
rowtop=markrow(findc);
rowbot=markrow(findc+1)-markrow1(findc+1);
sbw2=sbw(rowtop:
rowbot,:
);%子图为(rowbot-rowtop+1)行
maxhight=rowbot-rowtop+1;%字符高度(rowbot-rowtop+1)
%Step9计算车牌垂直投影,去掉车牌垂直边框,获取车牌及字符平均宽度
histcol=sum(sbw2);%计算垂直投影
figure,subplot(2,1,1),bar(histcol);title('垂直投影(去水平边框后)');
subplot(2,1,2),imshow(sbw2);
title(['车牌字符高度:
',int2str(maxhight)],'Color','r');
%对垂直投影进行峰谷分析
meancol=mean(histcol);
mincol=min(histcol);
levelcol=(meancol+mincol)/4;
count1=0;
l=1;
fork=1:
width
ifhistcol(k)<=levelcol
count1=count1+1;
else
ifcount1>=1
markcol(l)=k;%字符上升点
markcol1(l)=count1;%谷宽度(下降点至下一个上升点)
l=l+1;
end
count1=0;
end
end
markcol2=diff(markcol);%字符距离(上升点至下一个上升点)
[m1,n1]=size(markcol2);
n1=n1+1;
markcol(l)=width;
markcol1(l)=count1;
markcol2(n1)=markcol(l)-markcol(l-1);
%Step10计算车牌上每个字符中心位置,计算最大字符宽度maxwidth
l=0;
fork=1:
n1
markcol3(k)=markcol(k+1)-markcol1(k+1);%字符下降点
markcol4(k)=markcol3(k)-markcol(k);%字符宽度(上升点至下降点)
markcol5(k)=markcol3(k)-double(uint16(markcol4(k)/2));%字符中心位置
end
markcol6=diff(markcol5);%字符中心距离(字符中心点至下一个字符中心点)
maxs=max(markcol6);%查找最大值,即为第二字符与第三字符中心距离
findmax=find(markcol6==maxs);
markcol6(findmax)=0;
maxwidth=max(markcol6);%查找最大值,即为最大字符宽度
%Step11提取分割字符,并变换为40行*20列标准子图
l=1;
[m2,n2]=size(sbw2);%subcol换为sbw2
figure;
fork=findmax-1:
findmax+5
cleft=markcol5(k)-maxwidth/2;
cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2;
ifcleft<1
cleft=1;
cright=maxwidth;
end
ifcright>n2
cright=n2;
cleft=n2-maxwidth;
end
SegGray=subcol(rowtop:
rowbot,cleft+2:
cright);
SegBw1=sbw(rowtop:
rowbot,cleft+2:
cright);
SegBw2=imresize(SegBw1,[4020]);%变换为40行*20列标准子图
subplot(2,n1,l),imshow(SegGray);
ifl==7
title(['车牌字符宽度:
',int2str(maxwidth)],'Color','r');
end
subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2);
%fname=strcat('G:
\Matlab\lib\S',Filename,int2str(k),'.bmp');%保存子图备选入样本库,并建立样本库
fname=strcat(int2str(k),'.BMP');
imwrite(SegBw2,fname);
l=l+1;
end
%Step12将计算计算获取的字符图像与样本库进行匹配,自动识别出字符代码。
%在进行匹配前需将存入的子图名按以下编码规则更改:
%Sam0~Sam90~9数字1~10
%SamA~SamZA~Z字母11~36
%Sam粤~Sam沪省别汉字37~45
liccode=char(['0':
'9''A':
'Z''苏豫陕鲁']);%建立自动识别字符代码表
l=1;
[m2,n2]=size(sbw2);
fork=findmax-1:
findmax+5
cleft=markcol5(k)-maxwidth/2;
cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2;
ifcleft<1
cleft=1;
cright=maxwidth;
end
ifcright>n2
cright=n2;
cleft=n2-maxwidth;
end
SegBw1=sbw(rowtop:
rowbot,cleft+2:
cright);
SegBw2=imresize(SegBw1,[4020],'bilinear');%变换为32行*16列标准子图
ifl==1%第一位汉字识别
kmin=37;
kmax=40;
elseifl==2%第二位A~Z字母识别
kmin=11;
kmax=36;
elsel>=3%第三位以后是字母或数字识别
kmin=1;
kmax=36;
end
fork2=kmin:
kmax
fname=strcat('字符模板2\',liccode(k2),'.bmp');
SamBw2=imread(fname);
%SamBw2=im2bw(SamBw2);
SubBw2=SamBw2-SegBw2;
Dmax=0;
fork1=1:
40
forl1=1:
20
if(SubBw2(k1,l1)>0|SubBw2(k1,l1)<0)
Dmax=Dmax+1;
end
end
end
Error(k2)=Dmax;
end
Error1=Error(kmin:
kmax);
MinError=min(Error1);
findc=find(Error1==MinError);
RegCode(l*2-1)=liccode(findc
(1)+kmin-1);
RegCode(l*2)='';
l=l+1;
end
title(['识别车牌号码:
',RegCode],'Color','r');
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