【正文】 enddd=rightleft。top=1。 end temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]))。 end Error1=Error(kmin:kmax)。 if l==1 %第一位漢字識(shí)別 kmin=37。 39。imwrite(word4,39。)。word6=imresize(word6,[40 20])。)。% 分割出第三個(gè)字符[word3,d]=getword(d)。word1=[]。figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n)k1=1。line39。39。imwrite(b,39。)。%IY為原始圖像I中截取的縱坐標(biāo)在PY1：PY2之間的部分 %end橫向掃描 %begin縱向掃描 Blue_x=zeros(1,x)。從對(duì)象中移除小對(duì)象39。I3=imerode(I2,se)。)。第四，我深刻感受到要實(shí)現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)的功能是一件很復(fù)雜的事。 endend最后計(jì)算第三幅二進(jìn)制圖像中像素值為1的個(gè)數(shù)，數(shù)值最小的即為匹配出來(lái)的結(jié)果，經(jīng)對(duì)比可得相似度最高的數(shù)字。amp。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，車(chē)牌圖像中，字符面積與車(chē)牌面積之比在(,)之間，因此計(jì)算字符面積與車(chē)牌面積比值，程序?qū)崿F(xiàn)如下clear Se。(Col_Leftx))% Col_Left=Col_Left+1。結(jié)構(gòu)單元)。both39。MATLAB可以進(jìn)行矩陣運(yùn)算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語(yǔ)言的程序等，主要應(yīng)用于工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與通訊、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融建模設(shè)計(jì)與分析等領(lǐng)域。同時(shí)，我也著重介紹了我所用到的相關(guān)軟件。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)、高速公路超速管理系統(tǒng)、城市十字路口的“電子警察”、小區(qū)車(chē)輛管理系統(tǒng)等各個(gè)領(lǐng)域。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出車(chē)牌位置，再將車(chē)牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，最后組成車(chē)牌號(hào)碼輸出。另外還有一個(gè)配套軟件包Simulink，提供了一個(gè)可視化開(kāi)發(fā)環(huán)境，常用于系統(tǒng)模擬、動(dòng)態(tài)/嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等方面。Car_Image_Bin=edge(Car_Image_Gray,39。將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白并顯示Sgray = rgb2gray(Scolor)。)。% end endend Col_Left=1。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個(gè)像素值，即對(duì)待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)x,y，選擇一個(gè)模板，該模板由其近鄰的若干像素組成（以目標(biāo)象素為中心的周?chē)?個(gè)象素，構(gòu)成一個(gè)濾波模板，即去掉目標(biāo)象素本身），求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)x,y，作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度gx,y，即gx,y=1mf(x,y),m為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個(gè)數(shù)(即8個(gè))。amp。nearest39。有些方法只能識(shí)別一幅特定的圖像，有些甚至什么都識(shí)別不了。figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。)se=[1。I5=bwareaopen(I4,2000)。amp。 t=toc。39。)。square39。39。% 切割出 7 個(gè)字符y1=10。 % WORD 1 end d(:,[1:wide])=0。)。word3=imresize(word3,[40 20])。)。imwrite(word3,39。039。 SegBw2=imresize(t,[40 20],39。 end end % 以上相當(dāng)于兩幅圖相減得到第三幅圖 Dmax=0。 while sum(d(:,wide+1))~=0 amp。 else d=[]。endwhile sum(d(:,right))==0 amp。謝 辭本次課程設(shè)計(jì)，我可以順利完成任務(wù)，首先要感謝老師的指導(dǎo)，再次感謝同學(xué)們給與我的幫助。right=n。amp。 l=l+1。 kmax=36。Z39。imwrite(word5,39。)。139。)。% 分割出第六個(gè)字符[word6,d]=getword(d)。wide=0。j=1。/39。)% 濾波h=fspecial(39。figure(8)。)imwrite(dw,39。 while ((Blue_x(1,PX1)3)amp。myI=double(I5)。腐蝕后圖像39。灰度圖直方圖39。在做這個(gè)課程設(shè)計(jì)之前，我本以為車(chē)牌識(shí)別比較簡(jiǎn)單，但是接觸以后才發(fā)現(xiàn)限制車(chē)牌識(shí)別的因素很多，要想識(shí)別任意圖像是非常困難的。做完這次車(chē)牌識(shí)別課程設(shè)計(jì)后，我感覺(jué)它的工作量的確很大，差不多花費(fèi)了我數(shù)周的時(shí)間一遍遍地改參數(shù)、看圖像。 else Word=[]。if bwarea(License_Image_Gray_2)/m/n= License_Image_Gray_2=imerode(License_Image_Gray_2,Se)。amp。,[25,25])。,13)。因此本課題使用了Robert算子?？梢灾苯诱{(diào)用,用戶也可以將自己編寫(xiě)的實(shí)用程序?qū)氲組ATLAB函數(shù)庫(kù)中方便自己以后調(diào)用，此外許多的MATLAB愛(ài)好者都編寫(xiě)了一些經(jīng)典的程序，用戶可以直接進(jìn)行下載就可以用。本次課設(shè)的目標(biāo)就是基于matlab和c語(yǔ)言編程，通過(guò)對(duì)車(chē)輛檢測(cè)，還有采集車(chē)輛圖片，和圖像預(yù)處理，以及對(duì)車(chē)牌的定位，和字符的分割，最后對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，最終可以實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的識(shí)別。關(guān)鍵詞：Matlab；c語(yǔ)言；定位；分割；識(shí)別；Abstract In recent years, the license plate recognition system as an important direction of the intelligent transportation is more and more attention. License plate recognition system can be used in the highway speeding car park management system management system of urban intersection electronic police district vehicle management system and other fields.In this paper, based on Matlab, using c language programming to realize the license plate recognition. License plate recognition is mainly through the license plate localization, namely, positioning image of license plate location。技術(shù)的核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。MATLAB是一種用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境。同理對(duì)白底黑字的牌照可用R 通道，綠底白字的牌照可以用G 通道就可以明顯呈現(xiàn)出牌照區(qū)域的位置，便于后續(xù)處理。彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲(chǔ)上開(kāi)銷(xiāo)很大，而且在處理上也會(huì)降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此在對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別等處理中經(jīng)常將彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，以加快處理速度。兩幅圖相減figure,imshow(Egray)。從左向右尋找第一個(gè)1值像素大于5的x坐標(biāo)為水平方向左側(cè)分界線，從優(yōu)向左尋找到第一個(gè)1值像素量大于5的為右側(cè)分界線，程序可以用for循環(huán)語(yǔ)句。在Matlab實(shí)現(xiàn)法師如下T=round(License_Image_Gray_max(License_Image_Gray_maxLicense_Image_Gray_min)/3)。因此，字符的寬度可以從wid