【正文】 續(xù)有文字的塊，若長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個(gè)字符組成，需要分割 d=qiege(d)。 %返回矩陣 b的尺寸信息， 并存儲(chǔ)在 m、 n中。 .jpg39。) g_max=double(max(max(b)))。)。 %將圖像數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中 [filename,filepath]=uigetfile(39。 figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title(39。 end PX2=x。(PY2y)) PY2=PY2+1。%藍(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì) end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。 %從二進(jìn)制圖像中移除所有少于 p 像素的連接的組件（對象），產(chǎn)生另一個(gè)二進(jìn)制圖像 figure(6),imshow(I5)。,[40,40])。1]。,39?；叶葓D 39。)。 對于識別錯(cuò)誤情況的分析可知，主要原因： 一是對于彩色車牌的識別具有局限性，有些車牌不是藍(lán)色底的，例如我們的校車就是黃色底的。 汽車牌照的字符一般有七個(gè)，大部分車牌第一位是漢字，通常代表車輛所屬省份，或是軍種、警別等有特定含義的字 符簡稱；緊接其后的為字母與數(shù)字?；谀０迤ヅ涞?OCR的基本過程是 :首先對待識別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果。 圖 第 32 頁 共 48 頁 字符分割與歸一化 圖 字符分割和歸一化流程圖 字符分割 在汽車牌照自動(dòng)識別過程中，字符分割有承前啟后的作用。 第 33 頁 共 48 頁 15 圖 對定位后的彩色車牌的進(jìn)一步處理 定位 后車牌圖像是彩色的，會(huì)占用較大的存儲(chǔ)空間，加重計(jì)算機(jī)負(fù)擔(dān)。 第 32 頁 共 48 頁 圖 車牌定位 機(jī)動(dòng)車圖像經(jīng)過灰度化和邊緣檢測的處理后，邊緣得到了加強(qiáng)，牌照區(qū)域已經(jīng)非常明顯。 由于車牌識別系統(tǒng)攝像頭安裝位置固定以及機(jī)動(dòng)車車牌的固有屬性，我們可以發(fā)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車車牌圖像都處在水平的矩形區(qū)域，在圖像中位置較為固 定，車牌中字符都是按水平方向排列。加權(quán)系數(shù)的取值建立在人眼的視覺模型之上 。 車牌定位和車牌分割是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵，其作用是在經(jīng)圖象預(yù)處理后的灰度圖象中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個(gè)圖象中分割出來，供字符識別子系統(tǒng)識別之用，分割的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個(gè)牌照字符識別系統(tǒng)的識別率。如美國 National Instruments 公司信號測量、分析軟件 LabVIEW， Cadence 公司信號和通信分析設(shè)計(jì)軟件 SPW 等，或者直接建筑在 MATLAB 之上，或者以 MATLAB 為主要支撐。除此之外， MA 丁 LAB還具有根強(qiáng)的功能擴(kuò)展能力，與它的主系統(tǒng)一起，可以配備各種各樣的工具箱，以完成一些特定的任務(wù)。 MTALAB 系統(tǒng)由五個(gè)主要部分組成，下面分別加以介紹。這是一個(gè)交互式操作的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真、分析集成環(huán)境。典型的應(yīng)用包括數(shù)值計(jì)算、算法預(yù)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，以及一些特殊的短陣計(jì)算應(yīng)用，如自動(dòng)控制 理論、統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號處理 (時(shí)間序列分拆 )等。 MATLAB 是英文 MATrix LABoratory(短陣實(shí)驗(yàn)室 )的縮寫。此外日本、德國等發(fā)達(dá)國家都有適合自己本國車牌的識別系統(tǒng)。 國外在這方面的研究工作開展較早。它們一般對應(yīng)圖像中待定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。公路交通基礎(chǔ)建設(shè)的不斷發(fā)展和車輛管理體制的不斷完善，為以視覺監(jiān)控為基礎(chǔ)的智能交通系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用打下了良好基礎(chǔ)。1 (此文檔為 word 格式，下載后您可任意編輯修改！ ) 基于 MATLAB軟件的車牌識別 作 者： 林維泉 學(xué) 號： 02101237 作 者： 孔方方 學(xué) 號： 02101273 學(xué)院 (系 )： 電子工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 題 目： 基于 matlab 的車牌識別 指導(dǎo)教師： 李潔 職稱： 教授 2021 年 5 月 摘 要 隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展及人們生活水平的提高，機(jī)動(dòng)車輛的數(shù)量越來越多，給交通管理帶來了很大的壓力，所以，我們必須找到一種方法來解決這個(gè)問題。其目標(biāo)在于將現(xiàn)金的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)等第 32 頁 共 48 頁 綜合應(yīng)用于地面交通管理體系，從而建立起一種高效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的交通管理系統(tǒng)。 在圖像研究和應(yīng)用中 ,人們往往僅對圖像的某些部分感興趣。因此 LPR 系統(tǒng)雖然經(jīng)歷了 20多年的發(fā)展，依然是一個(gè)能夠被解決但一直沒有被妥善解決的問題。新加坡的 vLPRs 只適合于新加坡的車牌。通過對圖像的采集和處理，完成車牌自動(dòng)識別功能，能從一幅圖像中自動(dòng)提取車牌圖像，自動(dòng)分割字符，進(jìn)而對字符進(jìn)行識別 . 第二章 MATLAB 簡介 MATLAB 發(fā)展歷史簡介 MATLAB 軟件是由美國 Mathworks 公司推出的用于數(shù)值計(jì)算和圖形處理的科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)環(huán)境。在工程技術(shù)界， MATLAB 也被用來解決一些實(shí)際課題和數(shù)學(xué)模型問題。 MathWorks 公司于 2021 年推出 版本， 版在繼承和發(fā)展其原有的數(shù)值計(jì)算和圖形可視能力的同時(shí)，出現(xiàn)了以下幾個(gè)重要變化：（ 1）推出了 SIMULINK。 MathWorks 公司瞄準(zhǔn)應(yīng)用范圍最廣的 Word ，運(yùn)用 DDE 和 OLE，實(shí)現(xiàn)了 MATLAB 與 Word 的無縫連接，從而為專業(yè)科技工作者創(chuàng)造了融科學(xué)計(jì)算、圖形可視 、文字處理于一體的高水準(zhǔn)環(huán)境?？梢? 看出 MATLAB 是一個(gè)功能十分強(qiáng)大的系統(tǒng)，是集數(shù)值計(jì)算、圖形管理、程序開發(fā)為一體的環(huán)境。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門，MATLAB 被認(rèn)作進(jìn)行高效研究、開發(fā)的首選軟件工具。因此，我們要對攝像頭拍攝的圖片進(jìn)行預(yù)處理，主要包括圖片灰度化和圖片邊緣提取 等。 RGB 三分量前的系數(shù)為經(jīng)驗(yàn)加權(quán)值 。通過良好的邊緣檢測可以大幅度的降低噪聲、分離出復(fù)雜環(huán)境中的車輛圖像、保留完好的車牌字符信息，方便后面的車牌精確定位與字符識別。車牌定位和分割的準(zhǔn)確度直接關(guān)系到最后的字符識別的質(zhì)量。然后，在分割出的行區(qū)域內(nèi)，統(tǒng)計(jì)列方向藍(lán)色像素點(diǎn)的數(shù)量，最終確定完整的車牌區(qū)域。再用模板中的 全體像素的平均值來代替原來像素值 。 圖 字符的識別 字符的識別目前用于車牌字符識別 (OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 OCR算法。 第 33 頁 共 48 頁 19 圖 字符識別流程圖 此處采用 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輸出。 建立自動(dòng)識別的代碼表 讀取分割出來的字符 第一個(gè)字符與模板中的漢字模板進(jìn)行匹配 第二個(gè)字符與模板中的字母模板進(jìn)行匹配 待識別字符與模板字符相減，值越小相似度越大，找到最小的一個(gè)即為匹配的最好的 識別完成，輸出此模板對應(yīng)值 后 5 個(gè)字符與模板中的字母與數(shù)字模板進(jìn)行匹配 第 32 頁 共 48 頁 第 33 頁 共 48 頁 21 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 在得 到結(jié)果之前，需要對車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理、車牌定位、車牌分割等處理。39。title(39。robert39。1。rectangle39。 I5=bwareaopen(I4,2021)。 %產(chǎn)生 y*1 的全 0矩陣 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果 myI(i,j,1)即 myI 圖像中坐標(biāo)為 (i,j)的點(diǎn)為藍(lán)色 %則 Blue_y 的相應(yīng)行的元素 white_y(i,1)值加 1 Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1。amp。(PX1x)) PX1=PX1+1。 t=toc。)。39。 39。 % d:二值圖像 imwrite(d,39。) % 濾波 ) returns the nbyn identity matrix 單位矩陣 [m,n]=size(d)。 39。 while j~=n while s(j)==0 j=j+1。 % 分割 end 第 33 頁 共 48 頁 29 end % 再切割 d=qiege(d)。 while sum(d(:,wide+1))~=0 wide=wide+1。word1=temp。 % 分割出第七個(gè)字符 [word7,d]=getword(d)。339。 figure(14),imshow(word6),title(39。其中 m中存儲(chǔ)的是行數(shù)， n中存儲(chǔ)的是列數(shù) word1=imresize(word1,[40 20])。139。 subplot(3,7,11),imshow(word4),title(39。)。39。 imwrite(word5,39。)。Z39。 39。 第 32 頁 共 48 頁 for I=1:7 SubBw2=zeros(32,16)。 %對圖像做縮放處理，高 32，寬 16， 39。 kmax=36。 第 33 頁 共 48 頁 33 for i=1:32 for j=1:16 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)SamBw2(i,j)。 Code(l*2)=39。b39。 while sum(d(:,wide+1))~=0 amp。 if sum(sum(d))~=0 d=qiege(d)。 else d=[]。amp。 end while sum(d(:,right))==0 amp。 1． 2 圖名（圖注） 圖名應(yīng)確切反映該圖的含義，一般為名詞性短語，力圖簡明扼要。程序框圖的選擇框要注意標(biāo)“是否”或“ YN”，起始框、終結(jié)框注意用圓角矩形（建議使用專門用于畫框圖的軟件 Visio 畫框圖）；數(shù)據(jù)流圖的數(shù)據(jù)線需標(biāo)數(shù)據(jù)名稱，數(shù)據(jù)加工與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之間的箭頭無數(shù)據(jù)名稱。采用屏幕抓圖制作 插圖 時(shí) ， 應(yīng)“量身定做”，抓圖后 不要縮放 ，以免模糊。一張圖一般不得跨頁（大的程序框圖例外，但需按正規(guī)要求標(biāo)清楚）。 為便于敘述，不妨將表號與表名并稱為“表題”。 第三章 關(guān)于摘要 5． 1 格式 中英文摘要各占一頁，首行寫“摘 要”“ ABSTRACT” （“摘要”之間空兩格，采用三號字、黑體、居中，與內(nèi)容空一行） ；第三行開始寫摘要內(nèi)容，首 行空兩格 （內(nèi)容采用小四號宋體） 。 切忌使用自動(dòng)翻譯工具 將中文摘要翻譯為英文摘要。目錄頁超過一頁時(shí)，應(yīng)有頁碼，一般采用大寫羅馬數(shù)字，以區(qū)別于正文。正文各頁的頁腳只有頁碼，且居中放置。而且，所“寫”內(nèi)容出自何文獻(xiàn)，需以此方法注明（通俗地講，抄自 何處，應(yīng)讓人一目了然）。 5． 7 關(guān)于標(biāo)點(diǎn) 1．凡中文敘述之處，均使用全角標(biāo)點(diǎn)符號；破折號“ —— ”與省略號“??”必須規(guī)范（在微軟拼音方式下，分別用“ Shift+”和“ Shift+^”輸入，前者亦可用 Alt+Ctrl+.輸入），不得用其他符號替代。 5． 9 關(guān)于縮略語、外來語、文件名、軟件名稱及其版本號 1．縮略語 正文中首次出現(xiàn)縮略語時(shí)應(yīng)給出原文。常用軟件名稱的寫法如下：PowerBuilder , FoxPro , VFP , VB , VC++ , C++Builder, C, Delphi, ASP, SQL Server 2021， Oracle 9i， Sybase SQL Anywhere 等?！? （不好） “該問題前已提及，此 處不復(fù)贅述。” （不好） 5． 11 關(guān)于稱謂 每篇論文均系一人所作，故不要張口閉口地用 “我們”。若帶有編號，編號應(yīng)加圓括號，并靠右對齊。 第七章 關(guān)于參考文獻(xiàn) 工大學(xué)報(bào)幾乎每篇文章最后均附有參考文獻(xiàn)，其格式十分正規(guī)，分為著作、論文、網(wǎng)文、學(xué)位論文等幾類，格式各異。”（無主語，可改為：“單位領(lǐng)導(dǎo)的大力支持，使本人得以在繁忙的工作中抽出時(shí)間，順利完成畢業(yè)設(shè)計(jì)與畢業(yè)論文，在此表示感謝。 3．不用“指導(dǎo)老師”，而