圖像處理車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告書(文件)
【正文】 著字符模板的增加，識(shí)別率也隨之提高。:39。:39。])。AZ 分別為 1136。 % 將整型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符串型數(shù)據(jù) t=imread([39。])。 % 對(duì)讀入的字符進(jìn)行縮放 SegBw2=im2bw(SegBw2)。 kmax=36。 end index=getFinalTemp(kmin,kmax,codes,SegBw2,I)。第三步： 識(shí)別結(jié)果為 : 39。b39。template/39。 % 記錄下字符與模板 i 同的點(diǎn)個(gè)數(shù) end else for i=minIndex:maxIndex % if i~=find(codes=39。i~=find(codes=39。amp。template/39。 % 記錄下字符與模板 i 同的點(diǎn)個(gè)數(shù) end end end nearest=max(near)。])。.jpg39。 end subImg=carNumfilebw。 end maxSame=max(arr)。 車牌定位 ：內(nèi)部進(jìn)行定位函數(shù)對(duì)車牌進(jìn)行定位，并在原圖上用黃線圈出車牌相應(yīng)的位置。 效果如下圖： 25 圖二 子模塊 —— 字符模塊 圖三 字符模塊分為 5 大部分，分別是車牌顯示，選擇添加模板的位置，選擇要添加的模板，添加字符模塊和顯示字符模塊。 添加字符模板 ：當(dāng)你 選擇好“選擇添加模板的位置”和“選擇要添加的模板”后，就可以按這個(gè)按鈕確認(rèn)了。 五、 設(shè)計(jì)體會(huì) 經(jīng)過(guò)幾周的奮戰(zhàn)，我們的課程設(shè)計(jì)終于完成了。通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)，感悟最深的是學(xué)習(xí)不能只是埋頭苦讀，而是要合理利用資源，老 28 師的建議，網(wǎng)上的資料等等。也更加明白，在今后的學(xué)習(xí)中，要多動(dòng)手，多交流，特別是多和老師交流有關(guān)這方面知識(shí)的應(yīng)用等等。還有就是知識(shí)必須通過(guò)應(yīng)用才能實(shí)現(xiàn)其價(jià)值！有些東西以為學(xué)會(huì)了，但和真正應(yīng)用起來(lái)是完全不同的，就如這次的車牌識(shí)別，想著利用常規(guī)車牌的大小定位車牌，但是真正實(shí)現(xiàn)起來(lái)是很難的，所以知識(shí)只有真正會(huì)用的時(shí)候才是真的學(xué)會(huì)了。做課程設(shè)計(jì)之前，老是覺得自己什么都沒(méi)學(xué)會(huì)，什么東西都不懂，也不知道學(xué)這門課的實(shí)際用途是什么，覺得很迷茫。如圖五 圖四 圖五 27 四、 設(shè)計(jì)結(jié)果分析 從上面結(jié)果看車牌識(shí)別成功，但有一些車牌會(huì)識(shí)別出錯(cuò)，所以在車牌識(shí)別過(guò)程中，數(shù)據(jù)庫(kù)的建立很重要。 26 選擇添加模板的位置 ：選擇你需要添加的字符在圖片對(duì)應(yīng)的位置，如“粵”在第一位就選擇“ 1”。 車牌識(shí)別 ：對(duì)每個(gè)分割出來(lái)的字符進(jìn)行識(shí)別，并文本輸出來(lái)。 父模塊 —— 車牌識(shí)別系統(tǒng) 24 圖一 界面分別有載入圖片，車牌定位，車牌分割，車牌識(shí)別和增加字符模塊五個(gè)按鈕，每個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)不同的功能。 % 記錄下字符與模板相同的點(diǎn)個(gè)數(shù) sumDots=sum(sameDots(:))。 if islogical(file)==0 filebw=im2bw(file)。/39。 % 找出差別最小的模板的下標(biāo) 程序代碼（遍歷單個(gè)字符模板庫(kù)，返回最佳的模板）： function [maxSame]=getFromLib(path,carNum) files=dir([path 39。 22 %調(diào)用 getFromLib 遍歷文件夾找出同一字符最佳的模板 maxSame=getFromLib(path,SegBw2)。O39。l39。)amp。 %調(diào)用 getFromLib 遍歷文件夾找出同一字符最佳的模板 maxSame=getFromLib(path,SegBw2)。 程序代碼（返回最終識(shí)別的單個(gè)字符 index 下標(biāo)）： function [index]=getFinalTemp(minIndex,maxIndex,codes,SegBw2,numIndex) if numIndex3 %后五位不能出現(xiàn) i 、 o 字母 。Color39。 l=l+1。 即 I=3 kmin=1。 kmax=67。nearest39。,ii,39。 l=1。京津滬渝吉遼魯豫冀鄂湘晉青皖蘇贛浙閩粵瓊陜甘云川貴黑藏蒙桂新寧 39。 39。 39。以下分別是粵和 A 字符模板： 20 對(duì)分割字符進(jìn)行匹配 程序代碼（最終返回識(shí)別的車牌號(hào)）： function [CarNum ] = recognition () codes=char([39。車牌字符識(shí)別與一般文字識(shí)別在于它的字符數(shù)有限， 十個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字 0～ 9， 26 個(gè)大寫英文字母 A～ Z 以及相關(guān)的車牌用漢字：京、滬、蘇、臺(tái)、港、澳、甲、乙、丙、使、領(lǐng)、學(xué)、試、境、消、邊、警等，以及新式軍牌中的漢字南、蘭、廣、北、沈、濟(jì)、空、海等；車牌顏色：藍(lán)、白、黑、黃等。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識(shí)別?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。.jpg39。%將標(biāo)準(zhǔn)子圖顯示出來(lái) Px0=Px1。 subplot(1,7,i)。 subplot(1,7,i)。((a/y)=))) Px1=Px1+1。 wh
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