期末課程報告：數字圖像中車牌識別的matlab實現(xiàn)-文庫吧
2025-01-03 22:04 本頁面
【正文】 e)。 %腐蝕圖像subplot(3,2,4),imshow(I3),title(39。腐蝕后邊緣圖像39。)。 se=strel(39。rectangle39。,[25,25])。 %矩形結構元素I4=imclose(I3,se)。%圖像聚類、填充圖像subplot(3,2,5),imshow(I4),title(39。填充后圖像39。)。 I5=bwareaopen(I4,2000)。%去除聚團灰度值小于2000的部分subplot(3,2,6),imshow(I5),title(39。形態(tài)濾波后圖像39。)。預處理結果截圖：行列方向像素值累計值： 源代碼：[y,x,z]=size(I5)。I6=double(I5)。 Y1=zeros(y,1)。 for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1。 end end end [temp MaxY]=max(Y1)。 figure()。 subplot(3,2,1),plot(0:y1,Y1),title(39。行方向像素點灰度值累計和39。),xlabel(39。行值39。),ylabel(39。像素39。)。運行截圖：2. 車牌定位——車牌起始位置和終止位置PY1=MaxY。 while ((Y1(PY1,1)=45)amp。amp。(PY11)) PY1=PY11。 end PY2=MaxY。 while ((Y1(PY2,1)=45)amp。amp。(PY2y)) PY2=PY2+1。 end IY=I(PY1:PY2,:,:)。 X1=zeros(1,x)。 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(I6(i,j,1)==1) X1(1,j)= X1(1,j)+1。 end endendsubplot(3,2,2),plot(0:x1,X1),title(39。列方向像素點灰度值累計和39。),xlabel(39。列值39。),ylabel(39。像數39。)。3. 圖片二值化代碼：if isrgb(DW) I1 = rgb2gray(DW)。 %將RGB圖像轉化為灰度圖像else I1=I。 endg_max=double(max(max(I1)))。g_min=double(min(min(I1)))。T=round(g_max(g_maxg_min)/3)。 % T 為二值化的閾值[m,n]=size(I1)。% d:二值圖像%h=graythresh(I1)。 I1=im2bw(I1,T/256)。subplot(3,2,4)。imshow(I1),title(39。二值化車牌圖像39。)。運行截圖：濾波二值化圖像：I2=bwareaopen(I1,20)。subplot(3,2,5)。imshow(I2),title(39。形態(tài)學濾波后的二值化圖像39。)。 過濾出目標車牌區(qū)域：[y1,x1,z1]=size(I2)。I3=double(I2)。TT=1。%%%%%%%去除圖像頂端和底端的不感
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1