基于matlab的車牌識別-資料下載頁
2025-06-18 16:01本頁面
【正文】 ray=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright)。 SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright)。 SegBw2 = imresize(SegBw1,[22 14])。 %變換為22行*14列標(biāo)準(zhǔn)子圖 subplot(2,n1,l),imshow(SegGray)。 if l==7 title([39。車牌字符寬度： 39。,int2str(maxwidth)],39。Color39。,39。r39。)。 end subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2)。 fname=strcat(39。F:\MATLAB\work\sam\image39。,int2str(k),39。.jpg39。)。%保存子圖備選入樣本庫,并建立樣本庫 imwrite(SegBw2,fname,39。jpg39。) l=l+1。end，自動識別出字符代碼:進(jìn)行車牌識別前需要使用樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對車牌進(jìn)行識別。其具體流程為:使用漢字、字母、字母數(shù)字、數(shù)字四個樣本分別對四個子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)和權(quán)值。對已經(jīng)定位好的車牌進(jìn)行圖像預(yù)處理，逐個的特征提取，然后從相應(yīng)的文件中讀取相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)和權(quán)值，把車牌字符分別送入相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，輸出識別結(jié)果。樣本與數(shù)據(jù)庫中圖片相減計算誤差找到誤差最小圖片依次識別并識別建立數(shù)據(jù)庫程序流程圖 四、設(shè)計結(jié)果及分析原始圖像: 預(yù)處理后：車牌定位和提?。? 字符的分割和識別： 可以看出對于這個車牌，可以準(zhǔn)確的識別。原始圖像: 預(yù)處理： 車牌的定位和提?。? 字符的分割和識別： 從上面結(jié)果可以看出，這張車牌的識別失敗了，將G誤識別為B了，K誤識為A，0識別為8，這在識別中是非常容易出錯的地方，因此需要在其他方面做些彌補(bǔ)，最后達(dá)到識別效果。在車牌識別的過程中數(shù)字庫的建立很重要,只有數(shù)字庫的準(zhǔn)確才能保證檢測出來的數(shù)據(jù)正確。切割出來的數(shù)據(jù)要與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)作比較，所以數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)尤為重要。 五、總結(jié):實(shí)驗(yàn)對車牌識別系統(tǒng)的軟件部分進(jìn)行了研究，分別從圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割以及字符識別等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。整理和總結(jié)了國內(nèi)外在車牌定位、分割、字符識別方面的研究成果和發(fā)展方向，系統(tǒng)介紹了我國車牌的固有特征，以及車牌識別的特點(diǎn)。在車牌定位我們采用基于灰度跳變的定位方法，采用先對圖像進(jìn)行預(yù)處理，再進(jìn)行二值化操作的方法。實(shí)驗(yàn)表明本方法既保留了車牌區(qū)域的信息，又減少了噪聲的干擾，從而簡化了二值化處理過程，提高了后續(xù)處理的速度。基于彩色分量的定位方法，運(yùn)用基于藍(lán)色象素點(diǎn)統(tǒng)計特性的方法對車牌是藍(lán)色的車牌進(jìn)行定位，實(shí)驗(yàn)表明，用該方法實(shí)現(xiàn)的車牌定位準(zhǔn)確率較高。 六、參考文獻(xiàn):[1] 陳桂明、張明照、?？茖W(xué)出版社，2000[2] ，[3] 郁梅等，基于視覺的車輛車牌檢測,計算機(jī)應(yīng)用研究,1999(5),P65～67[4] 葉晨洲，廖金周，一種基于紋理的車牌圖象二值化方法，微型電腦應(yīng)用，1999(6)，P28～29[5] 周妮娜、王敏、黃心漢、呂雪峰、2003(15)[6] 楊萬山等，基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程圖紙圖形符號的識別，微型電腦應(yīng)用，，2000[7] 王年、李婕、任彬、. 安徽大學(xué)學(xué)報，1999(6) 專業(yè)： 測控技術(shù)與儀器 組別： 436寢室 成員： 岑光 田利超 王淵博 馬玉凱 査永星 饒中鈺 宋亞南
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