基于matlab的车牌识别-模板匹配-BP神经网络-卷积神经网络[深度学习]

今天就来谈一谈关注度比较高的车牌识别吧.

1 车牌识别的步骤

1. 车牌定位
2. 车牌分割
3. 字符识别
   正如上面所讲,车牌识别主要分为3个部分,其中第一部分车牌定位,一般采用颜色定位,特征定位等,这方面一堆资料我就不写了.分割一般采用投影法.识别的话方法就比较多了,有模板匹配,bp神经网络,卷积神经网络等.

2 一个简单的例子

先读取车牌图片

 [uuu,vvv]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif;*.BMP;*.JPEG','All Image Files'} ,'MultiSelect', 'on');%获取一张车牌照片
path=strcat(vvv,uuu);%拼接图片路径
img_rgb=imread(path);
imshow(img_rgb);title('原图');

%% 开始二值化处理

figure1=figure(1);subplot(231);imshow(img_rgb);title('原图');
subplot(232);imshow(img_rgb);title('二值化后的图 ")

调用rot_angle子函数,计算图像需要旋转的最佳角度要旋转的最佳角度,返回 后旋转图像.

Angle=rot_angle(s_b,6,-6,1)
if Angle~=0
    s_bw1=imrotate(s_bw1,Angle,'nearest','crop');
end 

%% % 调用字符分割函数分割处理好的车牌

devide_word=devide_word(plate);

%% %调用训练好的cnn网络识别车牌

resault=recognize(plate_word)

上面大体是,车牌识别的大概步骤,
识别采用卷积神经网络识别,效果最好.训练网络时样本数一定要大,
我的样本数大概是800多,

别的例子,证明卷积神经网络的优越性.

BP神经网络和模板匹配下次再写

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