基于matlab的汽車牌照識別程序—綜合設(shè)計-全文預(yù)覽
【正文】 lear all。%%%%%%將圖像按列轉(zhuǎn)換成一個行向量for j=1:n for i=1:m inpt(1,m*(j1)+i)=I1(i,j)。endI1=imresize(I1,[50 20])?？偟淖址麡颖静⒉惶?。建立數(shù)字庫對該方法在車牌識別過程中很重要, 數(shù)字庫準確才能保證檢測出的數(shù)據(jù)正確。 imshow(Z)。 PIN5=Z。Z539。 case 39。 PIN1=Z。Z139。 end Z=I2(:,Px0:Px1,:)。 end Px1=Px0。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)))。定位剪切后的彩色車牌圖像39。 end PX1=PX11。 end PX2=x。PX1=1。列值39。 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(I6(i,j,1)==1) X1(1,j)= X1(1,j)+1。amp。amp。像素39。行方向像素點灰度值累計和39。 for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1。)。)。,[25,25])。腐蝕后邊緣圖像39。1。%采用robert算子進行邊緣檢測subplot(3,2,3),imshow(I2),title(39。robert39。%轉(zhuǎn)化為灰度圖像subplot(3,2,2),imshow(I1),title(39。 subplot(3,2,1),imshow(I), title(39。I=imread(39。對圖像進行灰度化處理、邊緣提取、再利用形態(tài)學(xué)方法對車牌進行定位。（2）車牌定位：從預(yù)處理后的汽車圖像中分割出車牌圖像。它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測，交通控制于誘導(dǎo)，機場，港口，小區(qū)的車輛管理，不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：車牌識別，matlab，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1 引言隨著我國交通運輸?shù)牟粩喟l(fā)展，智能交通系統(tǒng)（Intelligent Traffic System，簡稱ITS）的推廣變的越來越重要，而作為ITS的一個重要組成部分，車輛牌照識別系統(tǒng)（vehicle license plate recognition system，簡稱LPR）對于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。3 車輛牌照識別系統(tǒng)組成（1）圖像預(yù)處理：對汽車圖像進行圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強和邊緣檢測等。4 汽車牌照識別系統(tǒng)的matlab實現(xiàn) 圖像預(yù)處理與車牌定位輸入的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用較多的存儲空間，且處理時也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此對圖像進行識別等處理時，常將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以加快處理速度。在進行形態(tài)學(xué)濾波去除其它區(qū)域。%讀取圖像figure()。I1=rgb2gray(I)。I2=edge(I1,39。)。se=[1。 %腐蝕圖
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