期末課程報告：數(shù)字圖像中車牌識別的matlab實現(xiàn)(完整版)
【正文】 if(I6(i,j,1)==1) X1(1,j)= X1(1,j)+1。amp。行方向像素點灰度值累計和39。)。,[25,25])。1。robert39。 subplot(3,2,1),imshow(I), title(39。尋找出對于具體的汽車牌照識別過程的最好的方法。關(guān)鍵詞：MATLAB 字符識別 車牌識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像處理實驗工具：MATLAB （R2009a）。原始圖像39。,39。1]。 %矩形結(jié)構(gòu)元素I4=imclose(I3,se)。預處理結(jié)果截圖：行列方向像素值累計值： 源代碼：[y,x,z]=size(I5)。),xlabel(39。(PY11)) PY1=PY11。 end endendsubplot(3,2,2),plot(0:x1,X1),title(39。 %將RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像else I1=I。imshow(I1),title(39。 過濾出目標車牌區(qū)域：[y1,x1,z1]=size(I2)。amp。imshow(I2),title(39。),xlabel(39。for i=1:7 while ((X1(1,Px0)3)amp。 switch strcat(39。 case 39。 PIN4=Z。end運行結(jié)果：6. 建立字符模板數(shù)據(jù)庫1） 將下列圖片存到相應(yīng)的圖片庫中，待之后檢測比對時用。for j=1:n for i=1:m inpt(1,m*(j1)+i)=I1(i,j)。h:\tuku\39。I5=pretreatment(imread(39。))。h:\tuku\39。I13=pretreatment(imread(39。))。,I139。,I939。,I1739。logsig39。=5000。PIN2=pretreatment(PIN2)。,PIN339。 if (d==10) str=39。 elseif (d==14) str=39。 elseif (d==0) str=39。 elseif (d==4) str=39。 elseif (d==8) str=39。 case 5 str5=str。(3) 程序可能會受軟件環(huán)境的影響識別準確性，據(jù)測試，MATLAB的2010a 版比2009a版識別效率高，準確性也高點。或者與拍攝的圖像質(zhì)量有關(guān)系。 otherwise str7=str。 elseif (d==9) str=39。 elseif (d==5) str=39。 elseif (d==1) str=39。 elseif (d==15) str=39。 elseif (d==11) str=39。,PIN539。PIN4=pretreatment(PIN4)。%=。trainrp39。T=eye(18,18)。,I1139。,I339。h:\tuku\39。))。I11=pretreatment(imread(39。h:\tuku\39。))。I3=pretreatment(imread(39。h:\tuku\39。） 2） 文件，對這些圖片進行統(tǒng)一處理：function inp
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