基于Matlab的车牌识别系统（带界面、模板库）
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中文摘要：随着二十一世纪到来，经济快速发展和人们生活水平显著提高，汽车逐渐成为家庭的主要交通工具。汽车的产量快速增多，车辆流动也变得越来越频繁，因此给交通带来了严重问题，如交通堵塞、交通事故等，智能交通系统(Intelligent Transportation System)的产生就是为了从根本上解决交通问题。在智能交通系统中车牌识别技术占有重要位置，车牌识别技术的推广普及必将对加强道路管理、城市交通事故、违章停车、处理车辆被盗案件、保障社会稳定等方面产生重大而深远的影响。
该设计主要研究基于MATLAB软件的汽车号牌设别系统设计，系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大核心部分。系统的图像预处理模块是将图像经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化等操作，转换成便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘、形状等特征，再结合Roberts 算子边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符的分割采用的方法是将二值化后的车牌部分进行寻找连续有文字的块，若长度大于设定的阈值则切割，从而完成字符的分割；字符识别运用模板匹配算法完成。以上每个功能模块用MATLAB软件实现，最后识别出车牌，在研究设计的同时对其中出现的问题进行具体分析、处理，并寻求更优的方法。
打开界面程序
通过matlab的file/new/gui/Open Existing GUI，打开gui.fig文件。
运行界面程序
function varargout = gui(varargin)
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @gui_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @gui_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
%结束初始化
function gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
guidata(hObject, handles);
function varargout = gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
varargout{1} = handles.output;
% ======================输入图像===============================
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
[filename pathname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp'}, 'File Selector');
I=imread([pathname '\' filename]);
handles.I=I;
guidata(hObject, handles);
axes(handles.axes1);
imshow(I);title('原图');
% ======================图像处理===============================
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
I=handles.I;
I1=rgb2gray(I);
I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');
axes(handles.axes2);
imshow(I1);title('灰度图');
axes(handles.axes3);
imshow(I2);title('边缘检测');
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);%腐蚀操作
se=strel('rectangle',[25,25]);
I4=imclose(I3,se);%图像聚类，填充图像
I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于2000的部分
[y,x,z]=size(I5);%返回15各维的尺寸，存储在x,y,z中
myI=double(I5);
tic %tic计时开始，toc结束
Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零针
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)%如果myI图像坐标为（i，j）点值为1，即背景颜色为蓝色，blue加一
Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计
end
end
end
[temp MaxY]=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为该值得索引
PY1=MaxY;
while((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2PX1))
PX2=PX2-1;
end
PX1=PX1-1;%对车牌区域的矫正
PX2=PX2+1;
dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);
t=toc;
axes(handles.axes4);imshow(dw),title('定位车牌');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
imwrite(dw,'dw.jpg');%将彩色车牌写入dw文件中
a=imread('dw.jpg');%读取车牌
b=rgb2gray(a);%将车牌图像转换为灰度图
imwrite(b,'灰度车牌.jpg');%将灰度图写入文件
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,'二值化.jpg');
%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
imwrite(d,'均值滤波.jpg');
%某些图像进行操作
%膨胀或腐蚀
se=eye(2);%单位矩阵
[m,n]=size(d);%返回信息矩阵
if bwarea(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则进行腐蚀
elseif bwarea(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值是否小于0.235
d=imdilate(d,se);%%如果小于则实现膨胀操作
end
imwrite(d,'膨胀.jpg');
%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);
[m,n]=size(d);
k1=1;
k2=1;
s=sum(d);
j=1;
while j~=n
while s(j)==0
j=j+1;
end
k1=j;
while s(j)~=0 && j<=n-1
j=j+1;
end
k2=j-1;
if k2-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=[];
while flag==0
[m,n]=size(d);
left=1;
wide=0;
while sum(d(:,wide+1))~=0
wide=wide+1;
end
if widey2
flag=1;word1=temp;%word1
end
d(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);
end
end
%分割出第二至七个字符
[word2,d]=getword(d);
[word3,d]=getword(d);
[word4,d]=getword(d);
[word5,d]=getword(d);
[word6,d]=getword(d);
[word7,d]=getword(d);
[m,n]=size(word1);
%商用系统程序中归一化大小为40*20
word1=imresize(word1,[40 20]);
word2=imresize(word2,[40 20]);
word3=imresize(word3,[40 20]);
word4=imresize(word4,[40 20]);
word5=imresize(word5,[40 20]);
word6=imresize(word6,[40 20]);
word7=imresize(word7,[40 20]);
axes(handles.axes5);imshow(word1),title('1');
axes(handles.axes6);imshow(word2),title('2');
axes(handles.axes7);imshow(word3),title('3');
axes(handles.axes8);imshow(word4),title('4');
axes(handles.axes9);imshow(word5),title('5');
axes(handles.axes10);imshow(word6),title('6');
axes(handles.axes11);imshow(word7),title('7');
imwrite(word1,'1.jpg');
imwrite(word2,'2.jpg');
imwrite(word3,'3.jpg');
imwrite(word4,'4.jpg');
imwrite(word5,'5.jpg');
imwrite(word6,'6.jpg');
imwrite(word7,'7.jpg');
liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '辽粤豫鄂鲁陕京津']);%京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼
SubBw2=zeros(40,20);
l=1;
for I=1:7;
ii=int2str(I);
t=imread([ii,'.jpg']);
SegBw2=imresize(t,[40 20],'nearest');
SegBw2=double(SegBw2)>20;
if l==1 %第一位汉字识别
kmin=37;
kmax=43;
elseif l==2 %第二位字母识别
kmin=11;
kmax=36;
else l>=3 %第三位后字母或数字识别
kmin=1;
kmax=36;
end
for k2=kmin:kmax
fname=strcat('字符模板\',liccode(k2),'.jpg');
SamBw2=imread(fname);
SamBw2=double(SamBw2)>1;
for i=1:40
for j=1:20
SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j);
end
end
%相当于两幅图相减得第三幅图
Dmax=0;
for k1=1:40;
for l1=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);
Code(l*2-1)=liccode(findc(1)+kmin-1);
Code(l*2)=' ';
l=l+1;
end
axes(handles.axes12);imshow(dw),title(['车牌号码：',Code],'Color','b');
axes(handles.axes13);imhist(I1);title('灰度化直方图');
% ==========================退出系统============================
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
close(gcf);
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输入图像
图像处理
其他车牌测试
子程序
function e=qiege(d)
%% 功能：
%% 切割字符
[m,n]=size(d);
top=1;
bottom=m;
left=1;
right=n;
while sum(d(top,:))==0 && top<=m
top=top+1;
end
while sum(d(bottom,:))==0 && bottom>1
bottom=bottom-1;
end
while sum(d(:,left))==0 && left=1
right=right-1;
end
dd=right-left;
hh=bottom-top;
e=imcrop(d,[left top dd hh]); - 1
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function[word,result]=getword(d)
%% 功能：
%% 获取字符
word=[];
flag=0;
y1=8;
y2=0.5;
while flag==0
[m,n]=size(d);
wide=0;
while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2
wide=wide+1;
end
temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));%用于返回图像的一个裁剪区域
[m1,n1]=size(temp);
if widey2
d(:,[1:wide])=0;
if sum(sum(d))~=0
d=qiege(d);%切割出最小范围
else word=[];flag=1;
end
else
word=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));
d(:,[1:wide])=0;
if sum(sum(d))~=0;
d=qiege(d);
flag=1;
else d=[];
end
end
end
result=d; - 1
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