车牌识别的matlab程序详细注释并有使用注意点.docx

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车牌识别的matlab程序详细注释并有使用注意点

附录

车牌识别程序

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（'3.jpg'）；%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sgrays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=[Feastats.Area]；%区域面积

BoundingBox=[Feastats.BoundingBox]；%[xywidthheight]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；

forl=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

fork=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；%计算车牌长宽比

ifrato>2&rato<4%这块儿也需要根据具体情况更改一下，如3-6啊什么的

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'）；%输出灰度图

subplot（2,1,2）,imshow（sbw1）；title（'车牌二值子图'）；%输出车牌的二值图

%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）'）；%输出垂直投影

subplot（2,1,2）,bar（histrow）；title（'水平投影（含边框）'）；%输出水平投影

figure,subplot（2,1,1）,bar（histrow）；title（'水平投影（含边框）'）；%输出水平投影

subplot（2,1,2）,imshow（sbw1）；title（'车牌二值子图'）；%输出二值图

%对水平投影进行峰谷分析

meanrow=mean（histrow）；%求水平投影的平均值

minrow=min（histrow）；%求水平投影的最小值

levelrow=（meanrow+minrow）/2；%求水平投影的平均值

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

%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）；%sbw1的图像大小

[m1,n1]=size（markrow4）；%markrow4的大小

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'）；%旋转图像

figure,subplot（2,1,1）,imshow（subcol）；title（'车牌灰度子图'）；%输出车牌旋转后的灰度图像标题显示车牌灰度子图

subplot（2,1,2）,imshow（sbw）；title（''）；%输出车牌旋转后的灰度图像

title（['车牌旋转角:

',num2str（angle）,'度'],'Color','r'）；%显示车牌的旋转角度

%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）'）；

%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）

%S