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期末課程報告:數(shù)字圖像中車牌識別的matlab實現(xiàn)-文庫吧在線文庫

2025-02-20 22:04上一頁面

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【正文】 I=imread(39。%轉(zhuǎn)化為灰度圖像subplot(3,2,2),imshow(I1),title(39。%采用robert算子進行邊緣檢測subplot(3,2,3),imshow(I2),title(39。腐蝕后邊緣圖像39。)。 for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1。像素39。amp。列值39。T=round(g_max(g_maxg_min)/3)。運行截圖:濾波二值化圖像:I2=bwareaopen(I1,20)。%%%%%%%去除圖像頂端和底端的不感興趣區(qū)域%%%%%Y1=zeros(y1,1)。 while((Y1(Py1,1)=20)amp。運行截圖:4. 列方向像素點灰度值累計代碼:X1=zeros(1,x1)。累計像素量39。 end Px1=Px0。Z139。 case 39。 PIN5=Z。else I1=I。))。h:\tuku\39。I6=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。I14=pretreatment(imread(39。))。,I439。,I1239。 %輸出樣本%% bp神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)設置net=newff(minmax(P),[1250,32,18],{39。)。=。PIN5=pretreatment(PIN5)。,PIN639。B39。K39。139。539。939。 第一次識別結(jié)果 endend第二次訓練第二次識別結(jié)果第三次訓練 第三次識別結(jié)果第四次訓練 第四次識別結(jié)果 結(jié)果分析:車輛牌照識別,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。通過本次實驗,進一步學習掌握了數(shù)字圖像方面的知識,對matlab軟件也有了一定的學習認識。(2) 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練要花費30秒以上的訓練時間才能進行下一步的字符識別,效率太慢。 case 4 str4=str。739。339。M39。D39。 d = find(T1 == 1) 1。,PIN239。PIN1=pretreatment(PIN1)。randnr39。,39。,I1639。,I839。P=[I039。h:\tuku\39。))。I10=pretreatment(imread(39。h:\tuku\39。))。I2=pretreatment(imread(39。inpt=zeros(1,m*n)。 Px0=Px1。Z539。 PIN1=Z。 end Z=I2(:,Px0:Px1,:)。figure()。列方向像素點灰度值累計和39。subplot(3,2,6)。while ((Y1(Py0,1)20)amp。)。subplot(3,2,4)。3. 圖片二值化代碼:if isrgb(DW) I1 = rgb2gray(DW)。 for j=1:x for i=PY1:PY2
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