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正文內(nèi)容

圖像處理車牌識別系統(tǒng)設(shè)計實驗報告書(編輯修改稿)

2024-08-30 11:09 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 應(yīng)的列坐標rot=90c。%確定旋轉(zhuǎn)角度A=imrotate(I1,rot,39。crop39。)。%對圖像進行旋轉(zhuǎn)矯正,用來去除行方向上的邊框代碼:計算行像素:Y1=zeros(y,1)。for i=1:yfor j=1:xif(I4(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1。%計算I3第j列有幾個一 end end endfigure(2)。plot(Y1,0:y1),title(39。行方向像素點灰度值累計和39。),xlabel(39。累計像素量39。),ylabel(39。行39。)。去除行方向邊框:Py0=fix(y/2)。Py1=fix(y/2)+1。while ((Y1(Py0,1)=30)amp。amp。(Py02)) Py0=Py01。%找到去除邊框后上邊的位置endwhile ((Y1(Py1,1)=30)amp。amp。(Py1y)) Py1=Py1+1。%找到去除邊框后下邊的位置endZ1=I4(Py0:Py1,:,:)。%將二值圖像上下邊框去除figure(3)。imshow(Z1),title(39。將二值圖像上下邊框去除后圖像39。)。,用來去除垂直方向上的邊框代碼:[y,x,z]=size(Z1)。%計算此時圖像的大小計算列像素X1=zeros(1,x)。for j=1:xfor i=1:y if(Z1(i,j,1)==1) X1(1,j)= X1(1,j)+1。%計算I3第j列有幾個一 end end endfigure(4)。plot(0:x1,X1),title(39。列方向像素點灰度值累計和39。),xlabel(39。列值39。),ylabel(39。累計像素39。)。去除垂直邊框x1=fix(x/2)+1。for i=1:5while (i~=5) while ((X1(1,x1)=15)amp。amp。(x1x)) x1=x1+1。%找到去除邊框后右邊的位置 end i=i+1。 while ((X1(1,x1)15)amp。amp。(x1x)amp。amp。(i4)) x1=x1+1。%從車牌中間開始尋找字符間隙,直到找到第四個間隙%為止,即找到去除邊框后車牌右邊的位置 end endendx0=fix(x*45/440)。%找到第一個字符的位置for i=1:2while (i~=2) while ((X1(1,x0)=5)amp。amp。(x02)) x0=x01。%從車牌的第一個字符開始尋找第一個字符間隙,找到%去除邊框左邊的位置 end i=i+1。 while ((X1(1,x0)5)amp。amp。(x01)amp。amp。i~=2) x0=x01。%找到去除邊框后左邊的位置 end endendZ2=Z1(:,x0:x1,:)。%將二值圖像左右邊框去除figure(5)。imshow(Z2),title(39。將二值圖像垂直邊框去除后圖像39。)。,用來去除車牌上的圓點代碼:[y,x,z]=size(Z2)。%計算此時圖像的大小X1=zeros(1,x)。for j=1:x for i=1:y if(Z2(i,j,1)==1) X1(1,j)= X1(1,j)+1。%計算I3第j列有幾個一 end end End去除車牌中的圓點:[y,x,z]=size(Z2)。Z2=double(Z2)。x1=fix(x*105/409)。x2=fix(x*128/409)。for i=1:y for j=x1:x2 Z2(i,j)=0。 endendfigure(6)。imshow(Z2),title(39。去除圓點后圖像39。)。,把分割出來的子圖轉(zhuǎn)成標準子圖代碼:用投影法分割Px0=1。Px1=1。y=fix(x*90/409)。for i=1:7 while ((X1(1,Px0)10)amp。amp。(Px0x)) Px0=Px0+1。%找到待分割字符左邊的位置 end Px1=Px0。 a=1。 while (((X1(1,Px1)=10)amp。amp。(Px1x))||((Px1x)amp。amp。((a/y)=))) Px1=Px1+1。%找到待分割字符右邊的位置 a=Px1Px0。 end Z3=Z2(:,Px0:Px1,:)。%二值化圖像分割后 figure(7)。 subplot(1,7,i)。 imshow(Z3)。%將二值化圖像分割后顯示出來Z4=imresize(Z3,[40 20])。%將分割后的二值圖變換為標準子圖 figure(1)。 subplot(1,7,i)。
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