期末課程報告：數(shù)字圖像中車牌識別的matlab實現(xiàn)-免費閱讀
【正文】 本次實驗中進行了三次樣本訓(xùn)練，每次識別結(jié)果都沒有和預(yù)期的相符，修改了函數(shù)參數(shù)也同樣沒有很大的改善。 case 6 str6=str。839。439。039。G39。A39。,PIN439。PIN3=pretreatment(PIN3)。=50。},39。]。,I1039。,I239。I16=pretreatment(imread(39。h:\tuku\39。))。I8=pretreatment(imread(39。h:\tuku\39。))。 endend7. 歸一化訓(xùn)練代碼：I0=pretreatment(imread(39。（注：。 case 39。Z339。Z39。amp。列值39。目標(biāo)車牌區(qū)域39。(Py0y1)) Py0=Py0+1。I3=double(I2)。二值化車牌圖像39。 endg_max=double(max(max(I1)))。列方向像素點灰度值累計和39。 end PY2=MaxY。行值39。I6=double(I5)。%圖像聚類、填充圖像subplot(3,2,5),imshow(I4),title(39。 %線型結(jié)構(gòu)元素 I3=imerode(I2,se)。both39。)。車輛牌照識別流程：基于 MATLAB圖像處理的汽車牌照識別，主要包括車牌定位、字符車牌分割、和車牌字符識別三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在研究的同時對其中出現(xiàn)的問題進行了具體分析，處理。%讀取圖像 figure()。 I2=edge(I1,39。 se=[1。rectangle39。形態(tài)濾波后圖像39。 subplot(3,2,1),plot(0:y1,Y1),title(39。 while ((Y1(PY1,1)=45)amp。 X1=zeros(1,x)。)。 I1=im2bw(I1,T/256)。形態(tài)學(xué)濾波后的二值化圖像39。Py0=1。 endI2=I2(Py0:Py1,:,:)。plot(0:x11,X1),title(39。Px1=1。(Px1x))||((Px1Px0)10)) Px1=Px1+1。Z239。 case 39。 imshow(Z)。[m,n]=size(I1)。))。h:\tuku\39。I7=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。I15=pretreatment(imread(39。))。,I739。,I1539。logsig39。{2,1}.initF =39。 %訓(xùn)練樣本測試字符代碼：PIN0=pretreatment(PIN0)。,PIN139。 T1 = pet (T0) 。 elseif (d==13) str=39。 elseif (d==17)第一次訓(xùn)練 str=39。 elseif (d==3) str=39。 elseif (d==7) str=39。 case 3 str3=str。本設(shè)計有以下幾條優(yōu)點:(1) 充分利用MATLAB中已有的函數(shù)庫，使整個程序設(shè)計簡單易行；(2) 使用了MATLAB的自定義函數(shù)功能，使程序設(shè)計更簡潔但也發(fā)現(xiàn)了更多的缺點：(1) 程序的局限性：只能針對圖像中一輛汽車的牌照進行識別；對于圖像內(nèi)的元素較復(fù)雜的照片可能無法進行識別。增強了自己的專業(yè)能力，培養(yǎng)了自己在數(shù)字圖像方面的興趣。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
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