【正文】 th/9 到width/7 之間漸進的變化得到,程序流程圖如圖13。對于模板匹配，首先建立標準模板庫，庫中字符使用統(tǒng)一的尺寸，這里使用 。但是在這次課設(shè)以后，我了解蠻多的函數(shù)功能及運用的。原圖39。figure(3),imshow(I2)。title(39。(PY11)) PY1=PY11。 end %end縱向掃描 PX1=PX12。)。d=(double(b)=T)。figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title(39。39。 if k2k1=round(n/) [val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k25])))。 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)))。)。[m,n]=size(word1)。)。imwrite(word2,39。39。 t=imread([ii,39。)。y2=。 if sum(sum(d))~=0。endwhile sum(d(:,left))==0 amp。但也算是完成了。 top=m top=top+1。 % 切割出最小范圍 else word=[]。)。 end for k2=kmin:kmax fname=strcat(39。])。imwrite(word6,39。)。239。)。139。 d=qiege(d)。 while s(j)~=0 amp。 % eye(n) returns the nbyn identity matrix 單位矩陣[m,n]=size(d)。d=im2bw(round(filter2(h,d)))。)g_max=double(max(max(b)))。[filename,filepath]=uigetfile(39。 end PX2=x。%藍色像素點統(tǒng)計 end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。rectangle39。robert39。39。為了完成這次的課程設(shè)計，我在網(wǎng)上看了看了岡薩雷斯的《數(shù)字圖像處理（MATLAB版）》。圖12 字符切割程序流程圖是完成退出不是不是是將剩余部分保存并覆蓋原先圖像字符個數(shù)是否為7保存這個字符是以水平區(qū)域(0,wide)剪切出一個字符判斷是都為標準字符切除周邊空白垂直投影從左往右查找，垂直投影白色的像素點累計數(shù)小于10的值wide車牌二值圖像經(jīng)過切割，切割的字符圖像如下。對于此對象，系統(tǒng)給予膨脹處理，效果圖如圖12圖11車牌區(qū)域圖像腐蝕、膨脹后效果2007 年頒布的我國車牌規(guī)范(普通中小型汽車)規(guī)定車牌總長440mm，牌照中的7 個字符的實際總長為409mm 左右，寬140mm，每個字符45mm 寬，90mm 高，字符間距為10mm，其中第二個字符與第三個字符的間距較為特殊，最后一個字符與第一個字符距邊界25mm。分界線計算得后，即可從原圖像中剪切出只包含車牌的區(qū)域圖像。這樣，Car_Image_Perform中小于2000的對象都被刪除了，小對象被刪除后的圖像如圖圖6 移除小對象后效果在將原始圖像進行二值化，然后輪廓平滑處理后，圖像的每個點為兩個離散值中的一個，這兩個值代表開(1)與關(guān)(0)，即只有黑與白的特殊灰度圖像，并且整個圖像只有兩個域(如果有多個域需改變參數(shù)后重新進行一此剔除干擾對象處理)，全1的域即為車牌區(qū)域，并且近似矩形，:1,也可以用這兩個特性去檢驗提取的區(qū)域是否為車牌區(qū)域。title(39。方向(相互正交)的灰度變化。利用圖像工具箱的Car_Image_RGB=imread(‘Image_Name’)。（2) Matlab語言簡單，入門容易，程序設(shè)計不嚴格，自由度大，例如用戶無需對矩陣預(yù)定義即可使用。C programming language。 Positioning。 （3)Matlab語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)豐富，并且內(nèi)部集成了很多工具箱，為程序開發(fā)提供現(xiàn)成模塊。即可將圖像讀取出來，這樣讀取得到的是RGB圖像，RGB圖像分別用紅、藍、綠三個色度值為一組代表每個像素的顏色，因此Car_Image_RGB是一個mn3的數(shù)組，m、n表示圖像像素的行、列數(shù)。適當取門限T，做如下判斷：G(x,y)T,(x,y)為階躍狀邊緣點。背景圖像39。經(jīng)區(qū)域確定了，即可將車牌的四個邊界值確定下來。剪切得到的圖像如下。這樣，如果平均分配每個字符在牌照中占據(jù)的寬度，那么每個字符寬度為：width/7（width 為車牌圖像的寬度）。圖13 經(jīng)切割的七個字符目前字符識別的方案有使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模板匹配法進行比對。這本書內(nèi)容豐富，自成一體，里面的許多內(nèi)容與教材形成了互補。)。,39。,[40,40])。%temp為向量white_y的元素中的最大值，MaxY為該值的索引（ 在向量中的位置） PY1=MaxY。 while ((Blue_x(1,PX2)3)amp。39。g_min=double(min(min(b)))。imwrite(d,39。if bwarea(d)/m/n= d=imerode(d,se)。amp。 else temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]))。)。figure(15),imshow(word7),title(39。)。imwrite(word1,39。39。 %建立自動識別字符代碼表 SubBw2=zeros(40,20)。字符模板\39。%子程序：（getword子程序）function [word,result]=getword(d)word=[]。flag=1。endwhile sum(d(bottom,:))==0 amp。感謝老師和同學的幫助，使我完成了本次課設(shè)。 bottom1 bottom=bottom1。 d(:,[1:wide])=0。y1=8。.jpg39。for I=1:7 ii=int2str(I)。imwrite(word7,39。)。339。)。239。 all=sum(sum(temp))。 end k2=j1。endimwrite(d,39。)。 % T 為二值化的閾值[m,n]=size(b)。輸入一個定位裁剪后的車牌圖像39。(PX2PX1)) PX2=PX21。amp。figure(5),imshow(I4)。)。title(39。第二，通過這次課程設(shè)計我學會了使用Matlab這種常用的工具軟件，之前我會用C語言，但是只是學會一點點，也學會使用matlab，但也是會一點點，但是這次深入接觸后我感覺到Matlab的確是一款強大易學的數(shù)學分析軟件，操作起來雖然比較難上手。模板匹配法雖然識別率低，但實現(xiàn)簡單，計算量小，只有矩陣的加減與統(tǒng)計，而且車牌字符是有阿拉伯數(shù)字，英文大寫字母，還有部分漢字，雖有字庫量不大，字符較規(guī)整時對字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強且識別率相當高，因此本課題使用這種方法?？紤]所有的情況，一般情況下最小的寬度為width/9。雖然圖像間受背景，光照等影響存在較大的差異，但計算簡單，程序運算效率高。從直方圖中基本可以看書水平方向上的兩個分界線，為了便于處理，該課題將像素值臨界值定量化，取值5個像素。輸出背景圖像灰度圖像與背景圖像作減法，對圖像進行增強處理:Egray=imsubtract(Sgray,Bgray)。both表示雙向檢測算法。因為藍色（255，0，0）與白色（255，255，255）在B 通道中并無區(qū)分，而在G、R 通道或是灰度圖象中并無此便利。 matlab軟件簡介MATLAB（矩陣實驗室）是MATrix LABoratory的縮寫，是一款由美國The MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學軟件。 identify