MATLAB--数字图像处理 车牌识别之简易识别程序

车牌识别之简易识别程序

代码

 I=imread('car2.jpg');
figure(1),imshow(I);title('原图')
I1=rgb2gray(I);%功能是将真彩色图像转换为灰度图像，即灰度化处理
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,'Prewitt',0.15,'both');
%功能是采用I作为它的输入，并返回一个与I相同大小的二值化图像BW，在函数检测到边缘的地方为1，其他地方为0
figure(3),imshow(I2);title(' Prewitt算子边缘检测')
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);%腐蚀
figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');
se=strel('rectangle',[25,25]);
I4=imclose(I3,se);
figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');
I5=bwareaopen(I4,2000);%作用是删除二值图像BW中面积小于2000的对象
figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
[y,x,z]=size(I5);
myI=double(I5);%double类型
tic  %tic用来保存当前时间，而后使用toc来记录程序完成时间
 Blue_y=zeros(y,1);%zeros功能是返回一个m×n×p×...的double类零矩阵
 for i=1:y
    for j=1:x
             if(myI(i,j,1)==1) 
  
                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
 PY1=MaxY;
 while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
        PY1=PY1-1;
 end    
 PY2=MaxY;
 while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))
        PY2=PY2+1;
 end
 IY=I(PY1:PY2,:,:);
 %%%%%% X方向 %%%%%%%%%
 Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域
 for j=1:x
     for i=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<x))
       PX1=PX1+1;
 end    
 PX2=x;
 while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))
        PX2=PX2-1;
 end
 PX1=PX1-1;%对车牌区域的校正
 PX2=PX2+1;
  dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);
 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');
a=imread('dw.jpg');
b=rgb2gray(a);%功能是将真彩色图像转换为灰度图像，即灰度化处理
imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');
figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')
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   向最近的方向取整
[m,n]=size(b);
d=(double(b)>=T);  % d:二值图像
imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg');
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')

% 均值滤波处理
h=fspecial('average',3);
d=im2bw(round(filter2(h,d)));%filter2(B,X),B为滤波器.X为要滤波的数据,这里将B放在X上,一个一个移动进行模板滤波. 
imwrite(d,'4.均值滤波后.jpg');
figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')
se=eye(2);%产生m×n的单位矩阵
[m,n]=size(d);
if bwarea(d)/m/n>=0.365 %bwarea是计算二值图像中对象的总面积的函数
    d=imerode(d,se);%腐蚀
elseif bwarea(d)/m/n<=0.235
    d=imdilate(d,se);%膨胀
end
imwrite(d,'5.膨胀或腐蚀处理后.jpg');
figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后')

实验结果图（识别成功率比较低 仅供学习）

实验用图

实验所用样本库
下载地址
使用时将 D:\MATLAB2018\bin\样品库\ 改为自己放样品库的位置