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期末課程報(bào)告:數(shù)字圖像中車牌識(shí)別的matlab實(shí)現(xiàn)-全文預(yù)覽

  

【正文】 if (d==1) str=39。 elseif (d==17)第一次訓(xùn)練 str=39。 elseif (d==15) str=39。 elseif (d==13) str=39。 elseif (d==11) str=39。 T1 = pet (T0) 。,PIN539。,PIN139。PIN4=pretreatment(PIN4)。 %訓(xùn)練樣本測(cè)試字符代碼:PIN0=pretreatment(PIN0)。%=。{2,1}.initF =39。trainrp39。logsig39。T=eye(18,18)。,I1539。,I1139。,I739。,I339。))。h:\tuku\39。I15=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。I11=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。I7=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。I3=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。[m,n]=size(I1)。) 2) 文件,對(duì)這些圖片進(jìn)行統(tǒng)一處理:function inpt = pretreatment(I)if isrgb(I) I1 = rgb2gray(I)。 imshow(Z)。Z639。 case 39。 PIN2=Z。Z239。,num2str(i)) case 39。(Px1x))||((Px1Px0)10)) Px1=Px1+1。(Px0x)) Px0=Px0+1。Px1=1。),ylabel(39。plot(0:x11,X1),title(39。)。 endI2=I2(Py0:Py1,:,:)。endPy1=Py0。Py0=1。TT=1。形態(tài)學(xué)濾波后的二值化圖像39。)。 I1=im2bw(I1,T/256)。g_min=double(min(min(I1)))。)。),xlabel(39。 X1=zeros(1,x)。 while ((Y1(PY2,1)=45)amp。 while ((Y1(PY1,1)=45)amp。),ylabel(39。 subplot(3,2,1),plot(0:y1,Y1),title(39。 Y1=zeros(y,1)。形態(tài)濾波后圖像39。填充后圖像39。rectangle39。 %腐蝕圖像subplot(3,2,4),imshow(I3),title(39。 se=[1。)。 I2=edge(I1,39。 I1=rgb2gray(I)。%讀取圖像 figure()。流程圖如下:原始圖像圖像預(yù)處理車牌定位字符分割字符數(shù)據(jù)庫(kù)字符識(shí)別其中,(1) 原始圖像:由數(shù)碼相機(jī)或其它掃描裝置拍攝到的圖像;(本實(shí)驗(yàn)圖片由數(shù)碼相機(jī)獲得)(2) 圖像預(yù)處理:對(duì)動(dòng)態(tài)采集到的圖像進(jìn)行灰度處理、邊緣檢測(cè)、腐蝕、膨脹、濾波、等處理排除圖像干擾;(3) 車牌定位:計(jì)算邊緣圖像的投影面積,尋找峰谷點(diǎn),大致確定車牌位置,再計(jì)算此連通域內(nèi)的寬高比,剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域,最后得到的便為車牌區(qū)域;(4) 字符分割:利用投影檢測(cè)的字符定位分割方法得到單個(gè)的字符;(5) 字符數(shù)據(jù)庫(kù):構(gòu)造訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)庫(kù),為第6步的字符識(shí)別建立字符模板數(shù)據(jù)庫(kù);(6) 字符識(shí)別:通過基于模板匹配的OCR算法或基
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