基于单片机的车牌识别系统.doc
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- 上传时间:2022-10-30
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基于单片机的车牌识别系统.doc
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.function[d]=main(jpg)
I=imread('car.jpg');
figure
(1),imshow(I);title('原图');
I1=rgb2gray(I);%将真彩色图像转换为灰度图像
figure
(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');
figure
(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');
I2=edge(I1,'robert',0.08,'both');%高斯滤波器,方差为0.08
figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);%图像的腐蚀
figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');
se=strel('rectangle',[40,40]);%构造结构元素,以长方形构造一个se
I4=imclose(I3,se);%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。
figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');
I5=bwareaopen(I4,2000);%从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件(对象),产生另一个二进制图像
figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸,并存储在变量y、x、z中
myI=double(I5);%换成双精度数值
%begin横向扫描
tic%计算tic与toc之间程序的运行时间
Blue_y=zeros(y,1);%产生y*1的全0矩阵
fori=1:
y
forj=1:
x
if(myI(i,j,1)==1)
%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色
%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1
Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计
end
end
end
[tempMaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值,MaxY为该值的索引(在向量中的位置)
PY1=MaxY;
while((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2 PY2=PY2+1; end IY=I(PY1: PY2,: : ); %IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1: PY2之间的部分 %end横向扫描 %begin纵向扫描 Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域 forj=1: x fori=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 %end纵向扫描 PX1=PX1-2;%对车牌区域的校正 PX2=PX2+2; dw=I(PY1: PY2,: : ); t=toc; figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域'); figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像') imwrite(dw,'dw.jpg');%将图像数据写入到图像文件中 [filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像'); %读取 jpg=strcat(filepath,filename);%将数组filepath,filename水平地连接成单个字符串,并保存于变量jpg中 a=imread('dw.jpg');%读取图片文件中的数据 b=rgb2gray(a);%将真彩色图像转换为灰度图像 imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');%将图像数据写入到图像文件中 figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像') g_max=double(max(max(b)));%换成双精度数值 g_min=double(min(min(b)));%换成双精度数值 T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);%T为二值化的阈值 [m,n]=size(b);%返回矩阵b的尺寸信息,并存储在m、n中。 其中m中存储的是行数,n中存储的是列数。 d=(double(b)>=T);%d: 二值图像 imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg');%将图像数据写入到图像文件中 figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像') figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前') %滤波 h=fspecial('average',3);%建立预定义的滤波算子,average指定算子的类型,3为相应的参数 d=im2bw(round(filter2(h,d)));%转换为二值图像 imwrite(d,'4.均值滤波后.jpg');%将图像数据写入到图像文件中 figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后') %某些图像进行操作 %膨胀或腐蚀 %se=strel('square',3);%使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像膨胀 %'line'/'diamond'/'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。 其中m中存储的是行数,n中存储的是列数 ifbwarea(d)/m/n>=0.365%计算二值图像中对象的总面积 d=imerode(d,se);%图像的腐蚀 elseifbwarea(d)/m/n<=0.235%计算二值图像中对象的总面积 d=imdilate(d,se);%实现膨胀操作 end imwrite(d,'5.膨胀或腐蚀处理后.jpg');%将图像数据写入到图像文件中 figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后') %寻找连续有文字的块,若长度大于某阈值,则认为该块有两个字符组成,需要分割 d=qiege(d);%切割 [m,n]=size(d);%返回矩阵b的尺寸信息,并存储在m、n中。 其中m中存储的是行数,n中存储的是列数 figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n) k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1; whilej~=n whiles(j)==0 j=j+1; end k1=j; whiles(j)~=0&&j<=n-1 j=j+1; end k2=j-1; ifk2-k1>=round(n/6.5) [val,num]=min(sum(d(: [k1+5: k2-5]))); d(: k1+num+5)=0;%分割 end end %再切割 d=qiege(d); %切割出7个字符 y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[]; whileflag==0 [m,n]=size(d); left=1;wide=0; whilesum(d(: wide+1))~=0 wide=wide+1; end ifwide d(: [1: wide])=0; d=qiege(d); else temp=qiege(imcrop(d,[11widem])); [m,n]=size(temp); all=sum(sum(temp)); two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3): 2*round(m/3)],: ))); iftwo_thirds/all>y2 flag=1;word1=temp;%WORD1 end d(: [1: wide])=0;d=qiege(d); end end %分割出第二个字符 [word2,d]=getword(d); %分割出第三个字符 [word3,d]=getword(d); %分割出第四个字符 [word4,d]=getword(d); %分割出第五个字符 [word5,d]=getword(d); %分割出第六个字符 [word6,d]=getword(d); %分割出第七个字符 [word7,d]=getword(d); figure(9),imshow(word1),title('1'); figure(10),imshow(word2),title('2'); figure(11),imshow(word3),title('3'); figure(12),imshow(word4),title('4'); figure(13),imshow(word5),title('5'); figure(14),imshow(word6),title(
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