基于matlab的车牌识别(含子程序)

基于matlab的车牌识别系统

一、对车辆图像进行预处理

1.载入车牌图像：

function [d]=main(jpg)

[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'});

if(filename == 0), return, end

global FILENAME %定义全局变量

FILENAME = [pathname filename];

I=imread(FILENAME);

figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：

2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：

I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图

figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');

figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示：

3. 用roberts算子进行边缘检测：

I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测

figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像');

结果如下：

4.图像实施腐蚀操作：

se=[1;1;1];

I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');

5.平滑图像

se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se

I4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像

figure(5),imshow(I4);title('平滑图像');

结果如下所示：

6. 删除二值图像的小对象

I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部分figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小的对象');

结果如下所示：

二、车牌定位

[y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中

myI=double(I5);%将I5转换成双精度

tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束

Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵

for i=1:y

for j=1:x

if(myI(i,j,1)==1)

%如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加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

%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引

PY1=MaxY;

while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))

PY1=PY1-1;

end

PY2=MaxY;

while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2

PY2=PY2+1;

end

IY=I(PY1:PY2,:,:);

%x方向车牌区域确定

%%%%%% 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

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');%行方向车牌区域确定

figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位裁剪后的车牌彩色图像');的车牌区域如下所示：

三、字符分割及处理

1.车牌的进一步处理

对分割出的彩色车牌图像进行灰度转换、二值化、均值滤波、腐蚀膨胀以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。代码如下：imwrite(dw,'彩色车牌.jpg');%将彩色车牌写入彩色车牌文件中

a=imread('彩色车牌.jpg');%读取车牌文件中的数据

b=rgb2gray(a);%将车牌图像转换为灰度图

imwrite(b,'车牌灰度图像.jpg');%将灰度图像写入文件中

figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('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

[m,n]=size(b);

d=(double(b)>=T); % d:二值图像

imwrite(d,'均值滤波前.jpg');

subplot(3,2,2),imshow(d),title('均值滤波前')

%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，模板的尺寸为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,'均值滤波后.jpg');

subplot(3,2,3),imshow(d),title('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进行膨胀% 'line'/'diamond'/'ball'...

se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix 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

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则图像进行腐蚀

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,'膨胀或腐蚀处理后.jpg');

subplot(3,2,4),imshow(d),title('膨胀或腐蚀处理后');

运行结果如下所示：

2.字符分割

在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为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。一般分割出来的字符要进行进一步的处理，以满足下一步字符识别的需要。但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此只进行了归一化处理，然后进行后期处理。

% 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

%首先创建子函数qiege与getword，而后调用子程序，将车牌的字符分割开并且进行归一化处理

d=qiege(d);

[m,n]=size(d);

% subplot(3,2,5),imshow(d),title(n)

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 wide

d(:,[1:wide])=0;

d=qiege(d);

else

temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m])); [m,n]=size(temp);

all=sum(sum(temp));

two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); if two_thirds/all>y2

flag=1;word1=temp;

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);

subplot(2,7,1),imshow(word1),title('1');

subplot(2,7,2),imshow(word2),title('2');

subplot(2,7,3),imshow(word3),title('3');

subplot(2,7,4),imshow(word4),title('4');

subplot(2,7,5),imshow(word5),title('5');

subplot(2,7,6),imshow(word6),title('6');

subplot(2,7,7),imshow(word7),title('7');

[m,n]=size(word1);

% 商用系统程序中归一化大小为 40*20,此处演示

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]);

subplot(2,7,8),imshow(word1),title('1'); subplot(2,7,9),imshow(word2),title('2'); subplot(2,7,10),imshow(word3),title('3'); subplot(2,7,11),imshow(word4),title('4'); subplot(2,7,12),imshow(word5),title('5'); subplot(2,7,13),imshow(word6),title('6'); subplot(2,7,14),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');运行结果如下：

四、车牌匹配识别

模板匹配是图象识别方法中最具代表性的基本方法之一，它是将从待识别的图象或图象区域f(i,j)中提取的若干特征量与模板T(i,j)相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量最大的一个就表示期间相似程度最高，可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。

此处采用相减的方法来求得字符与模板中哪一个字符最相似，然后找到相似度最大的输出。汽车牌照的字符一般有七个，大部分车牌第一位是汉字，通常代表车辆所属省份，紧接其后的为字母与数字。车牌字符识别与一般文字识别在于它的字符数有限，汉字共约50多个，大写英文字母26个，数字10个。为了实验方便，结合本次设计所选汽车牌照的特点，只建立了7个数字26个字母与10个数字的模板。其他模板设计的方法与此相同。

首先取字符模板，接着依次取待识别字符与模板进行匹配，将其与模板字符相减，得到的0越多那么就越匹配。把每一幅相减后的图的0值个数保存，即为识别出来的结果。

识别的流程图如下所示：

建立自动识别的代码表

读取分割出来的字

第一个字符与模板中

的汉字模板进行匹配

第二个字符与模板中

的字母模板进行匹配

后5个字符与模板中的字

母与数字模板进行匹配

待识别字符与模板字符相减，值越小相似度

越大，找到最小的一个即为匹配的最好的

识别完成，输出此模板对应值

源代码如下：

liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '京辽鲁陕苏豫浙']); %建立自动识别字符代码表SubBw2=zeros(40,20); %产生40*20的全0矩阵

l=1;

for I=1:7

ii=int2str(I); %转为串

t=imread([ii,'.jpg']); %读取图片文件中的数据

SegBw2=imresize(t,[40 20],'nearest'); %对图像做缩放处理

SegBw2=double(SegBw2)>20;

if l==1 %第一位汉字识别

kmin=37;

kmax=43;

elseif l==2 %第二位 A~Z 字母识别

kmin=11;

kmax=36;

else l>=3 %第三位以后是字母或数字识别

kmin=1;

kmax=36;

end

for k2=kmin:kmax

fname=strcat('字符模板\',liccode(k2),'.jpg'); %把行向量转化成字符串

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

% 以上相当于两幅图相减得到第三幅图

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)=' '; %输出最大相关图像

l=l+1;

end

figure(10),imshow(dw),title (['车牌号码:', Code],'Color','r');

子程序代码:

function e=qiege(d)

[m,n]=size(d);

top=1;bottom=m;left=1;right=n; %int

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

left=left+1;

end

while sum(d(:,right))==0&&right>=1

right=right-1;

end

dd=right-left;

hh=bottom-top;

e=imcrop(d,[left top dd hh]); %返回图像的一个裁剪区域

function [word,result]=getword(d)

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]));

[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;

对另一幅车牌图片进行识别监测程序，结果如下所示：

基于MATLAB的车牌识别

liccode=char(['0':'9' 'A':'Z' '京津沪渝冀晋辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤琼川贵云陕甘蒙新青藏桂宁港']); %建立自动识别字符代码表 l=1; [m2,n2]=size(subcol); for k=findmax-4:findmax+3 cleft=markcol5(k)-maxwidth/2; cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2; if cleft<1 cleft=1; cright=maxwidth; end if cright>n2 cright=n2; cleft=n2-maxwidth; end SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright); SegBw2 = imresize(SegBw1,[32 16]); %变换为32行*16列标准子图 if l==1 %第一位汉字识别 kmin=37; kmax=68; elseif l==2 %第二位A~Z 字母识别 kmin=11; kmax=36; elseif l>=3 & l<=5 %第三、四位0~9 A~Z字母和数字识别 kmin=1; kmax=36; else %第五～七位0~9 数字识别 kmin=1; kmax=10; end for k2=kmin:kmax fname=strcat('D:\sample\',liccode(k2),'.bmp'); SamBw2 = imread(fname,'bmp'); SubBw2 = SamBw2-SegBw2; Dmax=0; for k1=1:32 for l1=1:16 if ( SubBw2(k1,l1) > 0 | SubBw2(k1,l1) <0 ) Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax;

车牌识别地matlab程序

( 附录 车牌识别程序 clear ; close all; %Step1 获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像 Scolor = imread('');%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sgray s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

基于MATLAB的车牌识别系统研究

上海交通大学 硕士学位论文 基于MATLAB的车牌识别系统研究 姓名：王璐 申请学位级别：硕士 专业：电工理论与新技术 指导教师：陈洪亮 20090101

基于MATLAB的车牌识别系统研究 摘 要 近几年，车牌识别系统作为智能交通的一个重要方向越来越受到重视。车牌识别系统可以应用于停车场管理系统、高速公路超速管理系统、城市十字路口的“电子警察”、小区车辆管理系统等各个领域，对国家的安全发展有很大的作用。虽然目前已有一些车牌识别系统相关产品出现，但是对其算法的研究发展从没有停止，仍有许多学者在做着进一步的研究改进。 本文首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行了深入的研究，在研究的基础上开发出一个基于MATLAB的车牌识别系统。确定了整体设计方案，其中软件部分包括车牌定位、车牌字符切分及车牌字符识别三个模块。车牌定位模块中提出了基于小波变换的车牌边缘提取的算法，以及车牌二次定位的算法，提高了系统在光照条件较差的情况下的定位准确率，该算法对于各种底色的车牌具有良好的适应性；车牌的二值化采用了改进的Otus算法，重新划分了其两维直方图的区域，改进后的算法大大减少了运行时间，对于各种类型的车牌都能达到较好的二值化效果；针对BP神经网络字符识别算法，采用有动量的梯度下降法训练网络，减小了神经网络学习过程的振荡趋势，使得BP网络能够较快的达到收敛，完成车牌字符的识别。对模板匹配算法和BP网络算法进行对比，证明了BP网络算法要优于模板匹配算法。 根据上述算法搭建了一个测试平台。整个测试平台的软件部分采用MATLAB的M语言编写。通过测试平台，对353幅卡口汽车照片进行车牌识别，测试系统的性能。测试结果表明，本课题设计的车牌识别系统可有效地实现车牌识别，为今后的产品化奠定了很好的技术基础。 关键词：车牌识别，小波变换，Otsu算法，模板匹配，BP网络，MATLAB I

基于matlab的车牌号码识别程序代码

基于matlab的汽车牌照识别程序 摘要：本次作业的任务是设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。 关键词：车牌识别，matlab，神经网络 1 引言 随着我国交通运输的不断发展，智能交通系统（Intelligent Traffic System，简称ITS）的推广变的越来越重要，而作为ITS的一个重要组成部分，车辆牌照识别系统（vehicle license plate recognition system，简称LPR）对于交通管理、治安处罚等工作的智能化起着十分重要的作用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制于诱导，机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。由于牌照是机动车辆管理的唯一标识符号，因此，车辆牌照识别系统的研究在机动车管理方面具有十分重要的实际意义。 2 车辆牌照识别系统工作原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。 3 车辆牌照识别系统组成 （1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 （2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书 分院（系）信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求： 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生 分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元，采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌 照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 进度安排： 19周：Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周：课程设计选题与题目分析 20周：程序设计编程实现 20周：课程设计验收与答辩 指导教师（签字）： 年月日学院院长（签字）： 年月日 目录

一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书 目录

一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。 流程图: 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。 基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小， 然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。 clear ; close all;

matlab车牌识别程序代码

% 车牌识别程序主体 clc; close all; clear all; %========================================================== %说明： % % %=========================================================== % ==============测定算法执行的时间，开始计时================= tic %%%%%记录程序运行时间 %=====================读入图片================================ [fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片'); I=imread([pn fn]); figure; imshow(I); title('原始图像');%显示原始图像 chepailujing=[pn fn] I_bai=I; [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I); % I=rgb2hsv(I); % [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_tiqu(I,I_bai);%用HSI模型识别蓝色，用rgb模型识别白色 %================分割车牌区域================================= %===============车牌区域根据面积二次修正====================== [PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1); %==============更新图片============================= Plate=I_bai(PY1:PY2,PX1:PX2,:);%使用caitu_tiqu %==============考虑用腐蚀解决蓝色车问题============= bw=Plate;figure,imshow(bw);title('车牌图像');%hsv彩图提取图像 %==============这里要根据图像的倾斜度进行选择这里选择的图片20090425686.jpg bw=rgb2gray(bw);figure,imshow(bw);title('灰度图像'); %================倾斜校正====================== qingxiejiao=rando_bianhuan(bw) bw=imrotate(bw,qingxiejiao,'bilinear','crop');figure,imshow(bw);title('倾斜校正');%取值为负值向右旋转 %============================================== bw=im2bw(bw,graythresh(bw));%figure,imshow(bw); bw=bwmorph(bw,'hbreak',inf);%figure,imshow(bw); bw=bwmorph(bw,'spur',inf);%figure,imshow(bw);title('擦除之前');

车牌识别的matlab程序

附录 车牌识别程序 clear ; close all; %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sgray s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

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像

for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end first_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角 last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角 x1=first_point(1)+4; %坐标值修正 x2=last_point(1)-4; y1=first_point(2)+4;

基于matlab的车牌识别(含子程序)

基于matlab的车牌识别系统 一、对车辆图像进行预处理 1.载入车牌图像： function [d]=main(jpg) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG 文件(*.jpg)'}); if(filename == 0), return, end global FILENAME %定义全局变量 FILENAME = [pathname filename]; I=imread(FILENAME); figure(1),imshow(I);title('原图像');%将车牌的原图显示出来结果如下：

2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图 figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');%绘制灰度图的直方图结果如下所示： 3. 用roberts算子进行边缘检测： I2=edge(I1,'roberts',0.18,'both');%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测 figure(3),imshow(I2);title('roberts 算子边缘检测图像'); 结果如下：

4.图像实施腐蚀操作： se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像'); 5.平滑图像 se=strel('rectangle',[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se

基于Matlab的车牌识别实现源码

function[]=main(jpg) close all clc tic %测定算法执行的时间 [fn,pn]=uigetfile('timg1,jpg','选择图片') %读入图片 I=imread([pn,fn]); figure,imshow(I);title('原始图像'); %显示原始图像 Im1=rgb2gray(I); figure(2), subplot(1,2,1), imshow(Im1); title('灰度图'); figure(2), subplot(1,2,2), imhist(Im1); title('灰度图的直方图'); %显示图像的直方图 Tiao=imadjust(Im1,[0.19,0.78],[0,1]); %调整图片 figure(3), subplot(1,2,1), imshow(Tiao);title('增强灰度图'); figure(3), subplot(1,2,2), imhist(Tiao); title('增强灰度图的直方图'); Im2=edge(Tiao,'Roberts','both'); %使用sobel算子进行边缘检测figure(4), imshow(Im2); title('sobel算子实现边缘检测') se=[1;1;1]; Im3=imerode(Im2,se); figure(5), imshow(Im3);

se=strel('square',40);%'rectangle',[25,25]/'diamond',25/ Im4=imclose(Im3,se); figure(6), imshow(Im4); title('平滑图像的轮廓'); Im5=bwareaopen(Im4,1500); figure(7), imshow(Im5); title('移除小对象'); [y,x,z]=size(Im5); %返回Im5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中 Im6=double(Im5); %将Im5换成双精度数值 %开始横向扫描 tic %tic计时开始，toc结束，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 for i=1:y %逐行扫描 for j=1:x if(Im6(i,j,1)==1)%如果Im6图像中坐标为(i,j)的点值为1,即为移除小对象的白色区域， Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%则y*1列矩阵的相应像素点的元素值加1， end end end [temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量Blue_y的矩阵中的最大值，MaxY为该值的索引（最大值在向量中的位置） %返回包含最大元素的列，即白色区域最宽的列 %Y方向车牌区域确定 figure(8),subplot(1,2,1), plot(0:y-1,Blue_y),title('行方向白色像素点累计'),xlabel('行数'),ylabel('个数'); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2

基于Matlab的车牌识别算法

基于Matlab的车牌识别算法 摘要 车牌系统是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域的重要应用课题之一。车牌识别系统是以特定目标为对象的专用计算机系统，该系统主要包括三个内容:车牌定位、字符分割和字符识别。其中车牌定位的目的就是从所拍摄的汽车图像中确定车牌的位置,从而便于后续的字符分割和字符识别工作。目前常用的方法有：基于模板匹配的方法、基于特征的方法和神经网络法等。 本设计采用基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法对车牌进行定位识别，此算法只对蓝底白字车牌进行分割识别，对黑底白字车牌原则上整个算法可直接适用，。此算法分割出的图像像素值和模板图像达到了一致，由此便避免了切割出的图像像素值不一致所带来的问题。但对白底黑字车牌、黄底黑字车牌，需要对车牌定位算法进行调整，并将图像反转（0变1、1变0）。 关键词：车牌识别系统；字符分割；车牌定位

LICENSE PLATE RECOGNITION ALGORITHM BASED ON MATLAB ＡＢＳＴＲＡＣＴ License plate system is a computer vision and pattern recognition technology in one of the important application research topic in the field of intelligent transportation. License plate recognition system based on specific goals of a special computer system, the system mainly includes three contents: license plate locating, character segmentation and character recognition. One of the purpose of license plate location is taken from the auto locate the license plate in the image, so as to facilitate the subsequent work character segmentation and character recognition. Now commonly used methods are: based on template matching method, based on the characteristics of the method and neural network, etc. This design USES based on template matching algorithm and based on artificial neural network algorithm to locate license plate recognition, the algorithm is only for blue white license plate segmentation recognition, the algorithm can be directly applicable in principle to the black white plate,. This algorithm to segment the image pixel values and template image, thus to avoid the cut out in the process of image pixel values are not consistent. But black on white background and black text plate, yellow bottom plate, adjustments need to license plate localization algorithm, and the image inversion of (0, 1, 1, 0). Key words: license plate recognition system; Character segmentation; License plate location

基于matlab的车牌定位源程序及运行结果 (1)

I=imread('E:\毕业设计\基于matlab的车牌定位的源程\车牌识别程序 \Car1.jpg') [y,x,z]=size(I); myI=double(I); tic Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if((myI(i,j,1)<=30)&&((myI(i,j,2)<=62)&&(myI(i,j,2)>=51))&&((myI(i,j,3) <=142)&&(myI(i,j,3)>=119))) Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(Blue_y); PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2=10))&&((myI(i,j,3) <=65)&&(myI(i,j,3)>=40))) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1PX1)) PX2=PX2-1; end PX1=PX1-2; PX2=PX2+2; Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:); t=toc figure,imshow(I); figure,plot(Blue_y);grid

最新车牌识别系统MATLAB源代码完整解析

clc; clear all; close all; [filename, pathname, filterindex] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';... '*.*','All Files' }, '选择待处理图像', ... 'images\01.jpg'); file = fullfile(pathname, filename);%文件路径和文件名创建合成完整文件名 id = Get_Id(file);%得到file中的所有对象 Img = imread(file);%根据路径和文件名读取图片到Img [Plate, bw, Loc] = Pre_Process(Img); % 车牌区域预处理 result = Plate_Process(Plate, id); % 车牌区域二值化处理 % 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bw = Segmation(result); words = Main_Process(bw); % 主流程处理 Write_Mask(words, id); % 写出到模板库 str = Pattern_Recognition(words); % 识别 function id = Get_Id(file) % 获取图像id信息 % 输入参数： % file——图像路径 % 输出参数： % id——图像id信息 info = imfinfo(file); FS = [422227 354169 293184 235413 214202 ... 130938 490061 120297 98686 137193 ... 80558 46208 69947 58110 62115 ... 59072 52168 60457 53979 50223]; id = find(FS == info.FileSize); if isempty(id) warndlg('未建立该图像模板库，可能运行出错！', '警告'); id = 1; end function R = Cubic_Spline(P) % 三次样条插值 % 输入参数： % P——节点矩阵 % 输出参数： % R——样条节点矩阵

基于Matlab的车牌识别(完整版)

基于Matlab的车牌识别 摘要:车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车车牌。 一、设计原理 车辆车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆车牌的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对车牌进行搜索、检测、定位，并分割出包含车牌字符的矩形区域，然后对车牌字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。 二、设计步骤 总体步骤为： 车辆→图像采集→图像预处理→车牌定位

→字符分割→字符定位→输出结果 基本的步骤： a.车牌定位，定位图片中的车牌位置； b.车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来； c.车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。 车牌识别过程中，车牌颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。 (1）车牌定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分割出来。 流程图: （2）车牌字符分割 : 完成车牌区域的定位后，再将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 导入原始图像 图像预处理增强效果图像 边缘提取 车牌定位 对图像开闭运算

车牌识别的matlab程序(程序-讲解-模板)

clc clear close all I=imread('chepai.jpg'); subplot(3,2,1);imshow(I), title('原始图像'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); %====================== 形态学预处理====================== I_edge=edge(I_gray,'sobel'); subplot(3,2,3),imshow(I_edge),title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; I_erode=imerode(I_edge,se); subplot(3,2,4),imshow(I_erode),title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); I_close=imclose(I_erode,se); %图像闭合、填充图像 subplot(3,2,5),imshow(I_close),title('填充后图像'); I_final=bwareaopen(I_close,2000); %去除聚团灰度值小于2000的部分 subplot(3,2,6),imshow(I_final),title('形态滤波后图像'); %========================== 车牌分割============================= I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2)); location_of_1=[]; for i=1:size(I_final,1) %寻找二值图像中白的点的位置 for j=1:size(I_final,2) if I_final(i,j)==1; newlocation=[i,j]; location_of_1=[location_of_1;newlocation]; end end end mini=inf;maxi=0; for i=1:size(location_of_1,1) %寻找所有白点中，x坐标与y坐标的和最大，最小的两个点的位置 temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end first_point=location_of_1(a,:); %和最小的点为车牌的左上角 last_point=location_of_1(b,:); %和最大的点为车牌的右下角

基于MATLAB的车牌识别课程设计

MATLAB课程设计报告书 课题名称基于MATLAB的车牌识别课程设计 姓名 学号 学院 专业 指导教师 2016年6月21日

基于MATLAB的车牌识别课程设计 目录 一．课程设计目的……………………………………………二．设计原理…………………………………………………三．详细设计步骤…………………………………………… 四. 设计结果及分析………………………………………… 五. 总结……………………………………………………… 六. 设计体会………………………………………………… 七. 参考文献…………………………………………………

一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤:

1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合

车牌识别matlab程序[1]

[, pathname] = uigetfile({'*.jpg', 'JPEG文件(*.jpg)';'*.bmp','BMP文件(*.bmp)';}); if( == 0), return, end global %声明全局变量 = [pathname ]; I=imread(); imshow(I); %显示图像I I1=rgb2gray(I);%RGB图转化为灰度图 figure,imshow(I1); w1=medfilt2(I1); figure,imshow(w1); s1=histeq(w1,256); figure,imshow(s1); t1=imadjust(s1); figure,imshow(t1); I2=edge(t1,'robert',0.15,'both'); %用ROBERT算子提取图像边缘 figure,imshow(I2); se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); %弱化二进制图像I2的边缘 figure,imshow(I3);%为定位车牌，将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括车牌字符(下面两句) se=strel('rectangle',[25,20]); %用来腐蚀的形状为矩形，面积20*25 I4=imclose(I3,se); figure,imshow(I4); I5=bwareaopen(I4,2000); %去除图像中面积过小的，可以肯定不是车牌的区域。 figure,imshow(I5); [y,x,z]=size(I5); %z=1。y，x分别为I5图像的高和宽 myI=double(I5) %myI=I5; tic %begin横向扫描 white_y=zeros(y,1); %white_y为y行1列的零矩阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为白色 %则white_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1 white_y(i,1)= white_y(i,1)+1; end end end [temp MaxY]=max(white_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）