基于matlab圖像處理的汽車車型識別論文(文件)
【正文】 cool(7))。%cool青藍(lán)和洋紅車識別程序代碼：title(39。zmin=min(min(z))。bcal=1。while(bcal) fortmp=z(i,j)。ifore=ifore+1。elsezo=isum/ifore。tktmp=uint8((zo+zb)/2)。 elseendtitle(39。zsize=size(z3)。i=1:zsize(1)for (liebiaox(1,1)150))forendtitle(39。z4=medfilt2(z3,[5,5])。n=0。y=1。if(z4(i,j)==1)amp。forendtitle(39。zsize=size(z4)。%掃描汽車頂部x(1,y)=j。n=n+1。endamp。b1=x(1,1)。break。forz4(k,j)=0。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=zsize(1):1:1j=1:zsize(2)y=y+1。amp。break。forz4(k,j)=0。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%n=0。x(y,1)=i。n=n+1。endamp。b3=j。endforendfori=1:zsize(1)y=y+1。hangbiao=i。ifb4=j。break。forendt=b1+d/2。t2=b4t。c2=max(t1,t2)。貨車39。else])車輛的特征需要從多角度考慮，從而選取更有效的特征來實現(xiàn)對車型的識別。后續(xù)的研究工作在實驗中仍然有很多問題需要解決，本實驗的汽車圖像的分割質(zhì)量直接影響到后續(xù)工作的進行，圖像的差分會受到很多因素的影響，因此在以后的工作中，還是要把分割當(dāng)成一個很重要的問題來研究。根據(jù)本實驗可以得出MATLAB在車型識別過程中有以下優(yōu)缺點：優(yōu)點：1) MATLAB函數(shù)庫豐富；2)程序簡潔易行。該技術(shù)具有較高的使用價值，適合于電力輸電、長途通信、煤氣天然氣和石油等的輸送線路的巡檢和其他與野外操作密切相關(guān)的定點或巡查工作。缺點：1)程序有一定的局限性，對于車型圖像內(nèi)元素較復(fù)雜的照片識別的效果不理想；2)有時還要根據(jù)攝像機位置的實際情況對部分閩值進行調(diào)整。另外需要提出的是文中的標(biāo)定方法比較簡易，最后計算出來的車長，輪距誤差比較大，雖然對本文中判斷大，中，小三種類型的車，不會造成太大影響，但是如果標(biāo)定的結(jié)果十分精確的話，應(yīng)該也是一個準(zhǔn)確判斷大部分車型的方法，因為基本上每種類型的車輛的車長，輪距參數(shù)都是不同的，如果可以精確測量，也是一個便捷的方法，在以后的工作中需要在標(biāo)定這個問題上要做深入的研究。在前面的兩種判斷方法，車輛長度的測量，對車輛側(cè)身輪距的測量，粗略的對車輛的種類進行了劃分，分為大型車，小型車，通過實驗獲得的實際車長度，實際輪距進行劃分車輛種類。end3結(jié)束語本文研究的問題本文研究的問題主要是車輛類型的檢測，通過研究車輛的特征，實現(xiàn)車輛類型的識別，車輛的特征主要有車輛的長度，車輛頂部長度與長度之比，車輛的高度與車輛長度之比，輪廓圖像的相對矩，圖像的多種特征相結(jié)合，使得車輛類型的識別取得比較好的效果，再以后的工作中仍然有許多問題需要深入研究。disp([char(6),39。客車39。elseif((c1/c2))c1=min(t1,t2)。t1=tb3。f=b4b3。8forenda4=x(1,1)。amp。endn=n+1。x(y,1)=i。n=0。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%z4(i,k)=0。forbreak。a3=x(1,1)。ifhangbiao=i。y=y+1。i=1:zsize(1)y=1。forendforenda2=i。endn=n+1。x(1,y)=j。%掃描汽車底部en
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