【正文】 amp。amp。 PX1=MaxX6*(PY2PY1)。((myI(i,j,2)=)amp。(myI(i,j,2)=40))amp。(myI(i,j,2)=30))amp。(PY2y))%閾值為5 PY2=PY2+1。 pause。% Y方向車牌區(qū)域確定 temp(最多點(diǎn)數(shù)):所有行中，最多的累積像素點(diǎn) MaxY（最多點(diǎn)所在行）:該行中藍(lán)點(diǎn)最多 if temp=20%2048*1536 照相 msgbox(39。k=0。amp。amp。amp。%這個(gè)數(shù)值很重要。fprintf(fid,39。%=========對(duì)話框顯示顯示==============================shibiejieguomsgbox(shibiejieguo,39。 shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_1。 i=i+1。39。39。39。),imread(39。),imread(39。),imread(39。),...imread(39。),imread(39。),imread(39。39。39。39。39。39。39。39。39。39。39。)。xiuzhengshuzi_1 = imresize(shuzi_1,[110 55],39。bilinear39。zm_sz_2 =bw( 1:y,fenge(7):fenge(8))。[y,x]=size(bw)。)。title(39。)。擦除之前39。hbreak39。)。figure,imshow(bw)。%用HSI模型識(shí)別藍(lán)色，用rgb模型識(shí)別白色%================分割車牌區(qū)域=================================%===============車牌區(qū)域根據(jù)面積二次修正======================[PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1)。figure,imshow(I)。附錄源代碼主函數(shù)%function carrecoclc。離校日期已日趨臨近，畢業(yè)論文的的完成也隨之進(jìn)入了尾聲。對(duì)現(xiàn)實(shí)事物的設(shè)計(jì)不僅是對(duì)前面所學(xué)知識(shí)的一種檢驗(yàn)，而且也是對(duì)自己能力的一種提高。下面是對(duì)另一幅車牌照的檢測(cè)， 所示。字符分割一般采用垂直投影法，在字符切割時(shí),往往由于閾值取得不好,導(dǎo)致字符切割不準(zhǔn)確,針對(duì)這種情況,可以由車牌格式的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)切割出的字符寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,用以指導(dǎo)切割,對(duì)因錯(cuò)誤切割過寬的字符進(jìn)行分裂處理。由于攝像部分多工作于開放的戶外環(huán)境，加之汽車車牌的整潔度、自然光照條件、拍攝時(shí)攝像機(jī)與牌照的距離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響，牌照?qǐng)D象可能出現(xiàn)模糊、歪斜和缺損等嚴(yán)重缺陷，因此需要對(duì)原始圖象進(jìn)行識(shí)別前的預(yù)處理。bilinear39。樣本庫(kù)中的編碼規(guī)則如下。%=================識(shí)別數(shù)字=================[y,x,z]=size(xiuzhengshuzi_1)。for k=1:6sum=0。基于模板匹配的OCR的基本過程是：首先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，采用相減的方法來求得字符與模板中哪一個(gè)字符最相似，然后找到相似度最大的選為最佳匹配作為結(jié)果。另外車牌字符常發(fā)生變形、斷缺等情況，使字符結(jié)構(gòu)受損，則依賴于字體結(jié)構(gòu)完整性的結(jié)構(gòu)識(shí)別方法所提取的特征會(huì)不準(zhǔn)確，識(shí)別結(jié)果的誤識(shí)率也高。k=1。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。[y,x]=size(bw)。if (X_touying(1,fix(x/14)))=X_yuzhi X_right=fix(x/14)%找黑體邊緣bw_fir=imane_bw(Y_up:Y_down,X_right:x)。%往左邊投影統(tǒng)計(jì)黑點(diǎn)X_touying=sum((~imane_bw))。)。figure,imshow(bw)。bw=bwmorph(bw,39。%figure,imshow(bw)。設(shè)原灰度圖像為f(x,y)，二值化后的圖像為g(x,y),二值化的過程表示如下： 0 f(x,y)t g(x,y)= () 255 f(x,y)t二值化，基于實(shí)時(shí)性的要求，我力求尋找一種快速而且效果較好的方法，能夠更有針對(duì)性的解決在不同條件下牌照?qǐng)D像的二值化問題。%theta 牌照的二值化處理與去除噪聲圖像二值化是指整幅圖像畫面內(nèi)僅黑、白二值的圖像。傾斜校正39。本文在針對(duì)傾斜角度的圖片采取rando算法進(jìn)行傾斜角度計(jì)算，并對(duì)傾斜圖片進(jìn)行修正，從而得到水平方向一致的圖片，有利于后期的圖片分割及圖像識(shí)別。由于人眼對(duì)綠色的敏感度最高，對(duì)紅色的敏感度次之，對(duì)藍(lán)色的敏感度最低，當(dāng)Wr=, Wa=, Wc=，能得到最合理的灰度圖像。所以對(duì)一個(gè)尺寸為m*n的彩色圖像來說，存儲(chǔ)為一個(gè)二m*n*3的多維數(shù)組。b=PX2PX1+1。%這個(gè)數(shù)值很重要。Y_threshlow=5。 汽車車牌的定位和分割車牌圖像往往是在復(fù)雜的環(huán)境中拍攝得到的，車牌由于與復(fù)雜的車身背景融為一體，由于車牌在使用中磨損與灰塵及拍攝儀器的影響以及由于拍攝角度的不同，車牌在圖像中往往有很大的形變，如何在復(fù)雜背景中準(zhǔn)確、快速找出車牌的位置成為車牌識(shí)別中的難點(diǎn)。選擇圖片39。 圖像采集 車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中車輛圖像是通過CCD 攝像頭與計(jì)算機(jī)的視頻捕捉卡直接相連來完成圖像采集，可以實(shí)時(shí)在監(jiān)控圖像中抓取到含有車輛的圖像。 詳細(xì)設(shè)計(jì)步驟 提出總體設(shè)計(jì)方案汽車車牌識(shí)別整個(gè)系統(tǒng)主要是由車牌定位和字符識(shí)別兩部分組成，其中車牌定位又可以分為圖像預(yù)處理及車牌區(qū)域搜索模塊和牌照的定位及分割模塊，字符識(shí)別可以分為字符特征提取和字符識(shí)別兩個(gè)模塊。因此，研究高速準(zhǔn)確的定位與識(shí)別算法，是當(dāng)前的主要任務(wù)。 河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第三章 汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第三章 汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 汽車牌照的特點(diǎn)目前國(guó)內(nèi)汽車牌照有六種類型：①大型民用汽車所用的黃底黑字牌照；②小型民用汽車所用的藍(lán)底白字牌照；③軍隊(duì)或武警專用汽車的白底紅字、黑字牌照；④使、領(lǐng)館外籍汽車的黑底白字牌照；⑤試車和臨時(shí)牌照是白底紅字，且數(shù)字前分別標(biāo)有“試”和“臨時(shí)”字標(biāo)志；⑥汽車補(bǔ)用牌照是白底黑字，對(duì)于車前牌照，其尺寸均為44cm長(zhǎng)，14cm寬，共有7個(gè)或8個(gè)字符,民用汽車牌照上有省、直轄市、自治區(qū)的名稱和發(fā)證照及監(jiān)督機(jī)關(guān)的代號(hào)，編號(hào)是英文大寫字母。這也為交通誘導(dǎo)系統(tǒng)提供必要的交通流信息。因此，研究高速、準(zhǔn)確的定位與識(shí)別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)，而圖像處理技術(shù)的發(fā)展與攝像設(shè)備、計(jì)算機(jī)性能的提高都會(huì)促進(jìn)車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的性能。 國(guó)內(nèi)做得較好的產(chǎn)品主要是中科院自動(dòng)化研究所漢王公司的“漢王眼”，此外國(guó)內(nèi)的亞洲視覺科技有限公司、深圳市吉通電子有限公司、中智交通電子系統(tǒng)有限公司等都有自己的產(chǎn)品，另外西安交通大學(xué)的圖像處理與識(shí)別研究室、上海交通大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系、清華大學(xué)、浙江大學(xué)等都做過類似的研究。 關(guān)于車牌定位系統(tǒng)的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)作了大量的工作，但實(shí)際效果并不是很理想，比如車牌圖像的傾斜、車牌表面的污穢和磨損、光線的干擾等都是影響定位準(zhǔn)確度的潛在因素。車牌識(shí)別系統(tǒng)的主要任務(wù)是分析和處理攝取到的復(fù)雜背景下的車輛圖像，定位分割牌照，最后自動(dòng)識(shí)別汽車牌照上的字符，車牌識(shí)別是利用車牌的唯一性來識(shí)別和統(tǒng)計(jì)車輛。汽車牌照自動(dòng)識(shí)別是智能交通管理系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。關(guān)鍵字：車牌識(shí)別系統(tǒng)、智能化交通、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別 Abstract Vehicle license plate recognition system is the intelligent road traffic constraints important factors, including the license plate location, character segmentation and character recognition of three main parts.Firstly, the vehicle license in the original image to determine the horizontal and vertical position, thereby positioning the vehicle license, and character segmentation using a local projection. Character segmentation approach is based on the license plate after the binary part of the vertical projection, Then scan in the vertical projection, thus pleting the character segmentation. This article is described for the core part and use the MATLAB software environment, the simulation experiments for character the character recognition part of the proposed feature extraction in the case of nonsupport vector machine based license plate recognition results show that the proposed method has good recognition performance.With the increasing popularity of road, road transport in China has developed rapidly, so the artificial management has not full of actual needs, License plate recognition system to make more intelligent vehicle management, digital, Effective traffic management to enhance the convenience and effectiveness,microelectronics, munications and puter technology applications in the transport sector has greatly improved the efficiency of traffic license plate recognition technology has been widely used. Keywords: license plate recognition system, intelligent transportation, license plate localization, character segmentation, character recognitionII河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 引言目 錄摘要 I目 錄 III第一章 引 言 1第二章 汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究 2 研究目的和意義 2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2 主要應(yīng)用領(lǐng)域 4第三章 汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 5 汽車牌照的特點(diǎn) 5 汽車車牌識(shí)別系統(tǒng)的組成 5 詳細(xì)設(shè)計(jì)步驟 6 提出總體設(shè)計(jì)方案 6 圖像采集 8 車牌牌照的定位和分割 8 11 牌照的二值化處理與去除噪聲 14 16 18 18 字符識(shí)別過程 19 21第四章 設(shè)計(jì)結(jié)果及分析 22 設(shè)計(jì)結(jié)果 22 結(jié)果分析 23結(jié)論 25參考文獻(xiàn) 26致謝 27附錄源代碼 28第一章 引 言隨著21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)全球化和信息時(shí)代的到來，計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展，動(dòng)化的信息處理能力和水平不斷提高，并在人們社會(huì)活動(dòng)和生活的各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，高速度、高效率的生活節(jié)奏，使汽車普及成為必然趨勢(shì)。河南城建學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 摘要 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) [論 文]題 目： 基于matlab的汽車車牌識(shí)別系統(tǒng) 學(xué) 院： 電氣與信息工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 姓 名： 田永康 學(xué)