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基于matlab的車(chē)輛牌照?qǐng)D像識(shí)別算法研究畢業(yè)論文(參考版)

2025-03-02 09:55本頁(yè)面
  

【正文】 n1/m1y2 d(:,[1:wide])=0。 if widey1 amp。 end temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]))。amp。 wide=0。y2=。flag=0。)。 end figure(17),subplot(3,1,2),imshow(dw),title (39。 findc=find(Error1==MinError)。 end Error1=Error(kmin:kmax)。 for k1=1:40 for l1=1:20 if ( SubBw2(k1,l1) 0 | SubBw2(k1,l1) 0 ) Dmax=Dmax+1。 for i=1:40 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 30 頁(yè) for j=1:20 Subbw2(i,j)=Segbw2(i,j)Sambw2(i,j)。)。,liccode(k2),39。 end for k2=kmin:kmax fname=strcat(39。 else l=3 %第三位到第七位是字母或數(shù)字的識(shí)別 kmin=1。 elseif l==2 %第二位 A~Z 字母識(shí)別 kmin=11。 if l==1 %第一位漢字識(shí)別 kmin=37。nearest39。])。 t=imread([ii,39。 l=1。])。 39。:39。 39。:39。 liccode=char([39。39。)。 imwrite(w6,39。39。)。 imwrite(w4,39。39。)。 imwrite(w2,39。39。)。 subplot(3,7,14),imshow(w7),title(39。639。)。 subplot(3,7,12),imshow(w5),title(39。439。)。 subplot(3,7,10),imshow(w3),title(39。239。)。 figure(11), subplot(3,7,8),imshow(w1),title(39。 w6=imresize(w6,[40 20])。 w4=imresize(w4,[40 20])。 w2=imresize(w2,[40 20])。 [m,n]=size(w1)。739。)。 figure(9),imshow(w6),title(39。539。)。 figure(7),imshow(w4),title(39。339。)。 figure(5),imshow(w2),title(39。139。 [w7,d]=getword(d)。 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 28 頁(yè) [w5,d]=getword(d)。 [w3,d]=getword(d)。d=qiege(d)。w1=temp。 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)))。 [m,n]=size(temp)。 d=qiege(d)。 while sum(d(:,wide+1))~=0 wide=wide+1。 left=1。w1=[]。y2=。 % 分割 end 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 27 頁(yè) end d=qiege(d)。 if k2k1=round(n/) [val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k25])))。 j=n1 j=j+1。 while s(j)~=0 amp。 while j~=n while s(j)==0 j=j+1。s=sum(d)。 k1=1。 d=qiege(d)。 [m,n]=size(b)。 g_min=double(min(min(b)))。 b=rgb2gray(a)。39。 png=strcat(filepath,filename)。輸入一個(gè)定位裁剪后的車(chē)牌圖像 39。39。)。) imwrite(dw,39。 figure(3),imshow(dw),title(39。 dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:)。 end PX1=PX12。amp。 end PX2=x。amp。 end end end PX1=1。 %縱向掃描開(kāi)始 I_x=zeros(1,x)。(PY2y)) PY2=PY2+1。 while ((I_y(PY2,1)=40)amp。(PY11)) PY1=PY11。 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 25 頁(yè) while ((I_y(PY1,1)=120)amp。 end end end [temp MaxY]=max(I_y)。 %橫向掃描 tic I_y=zeros(y,1)。 [y,x]=size(I5)。預(yù)處理后的圖像 39。 figure(2),imshow(I5)。 I4=imclose(I3,se)。rectangle39。 I3=imerode(I2,se)。1。)。,39。 I2=edge(I1,39。)。title(39。)。 謝謝所有關(guān)心我的人! 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 23 頁(yè) 參考文獻(xiàn) [1]張引,潘云鶴 .面向車(chē)輛牌照字符識(shí)別的預(yù)處理算法 [J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 1999(7):8587. 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International Journal of Computer Science and Network Security, 2021, 9(2): 333— 340. 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 24 頁(yè) 附 錄 function [d]=main(carboard) I=imread(39。 從選題、定題 、撰寫(xiě)提綱 ,到論文的反復(fù)修改、潤(rùn)色 直至定稿 , 蔡 老師始終認(rèn)真負(fù)責(zé)地給予我深刻而細(xì)致地指導(dǎo) ,使我受益匪淺。 四年的大學(xué)時(shí)光使我由原本 天真幼稚的 少年 蛻變成一個(gè)睿智、沉穩(wěn)的青年,感謝命運(yùn)的安排,讓我有幸結(jié)識(shí)了許多良師益友,是他們教我如何品味人生,讓我懂得如何更好的生活!人生處處是驛站,天下無(wú)不散之宴席, 已是揮手作別之時(shí),在此向所有幫助過(guò)我的人獻(xiàn)上我最誠(chéng)摯的謝意!“ 飲其流時(shí)思其源,成吾學(xué)時(shí)念吾師。 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 22 頁(yè) 致 謝 時(shí)光如梭,轉(zhuǎn)眼間四年的大學(xué)生活即將過(guò)去, 離校日期已日趨臨近,畢業(yè)論文 也即將完成 。 從 MATLAB運(yùn)行結(jié)果來(lái)看,該系統(tǒng)可有效檢測(cè)車(chē)牌圖像的上下左右邊框,可以很好地完成車(chē)牌的定位、字符的分割和字符的識(shí)別。 ( 3) 近幾年出現(xiàn)了許多切實(shí)可行的識(shí)別技術(shù)和方法,從這些新技術(shù)和方法中可以看出單一的預(yù)處理和識(shí)別技術(shù)都無(wú)法達(dá)到理想的結(jié)果,多種方法的有機(jī)結(jié)合才能使系統(tǒng)有效識(shí)別能力提高。 ( 2)在車(chē)牌定位我們采用基于灰度跳變的定位方法,采用先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,再進(jìn)行二值化操作的方法。 圖 字符輸出 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 21 頁(yè) 結(jié) 論 本課題對(duì)車(chē)牌識(shí)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(chē)牌定位、字符分割以及字符識(shí)別等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。d=qiege(d)。w1=temp。 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:)))。 [m,n]=size(temp)。 d=qiege(d)。 while sum(d(:,wide+1))~=0 wide=wide+1。 left=1。w1=[]。y2=。 % 分割 end end d=qiege(d)。 if k2k1=round(n/) [val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k25])))。 j=n1 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 19 頁(yè) j=j+1。 while s(j)~=0 amp。 while j~=n while s(j)==0 j=j+1。s=sum(d)。 figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n) k1=1。 字符識(shí)別是在車(chē)牌 定位之后對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別,把車(chē)牌上的字符與模板上的字符進(jìn)行比較,一邊找出最佳的匹配,其程序如下: d=qiege(d)。由以上結(jié)果圖可以看到,車(chē)牌 部分被切割出來(lái) ,并且七個(gè)字符 清晰可見(jiàn) ,實(shí)現(xiàn)了字符切割。 對(duì)經(jīng)邊緣檢測(cè)掃描后的圖像經(jīng)字符切割后 的圖像如圖 所示。 end 黃河科技學(xué)院畢業(yè)論文 第 18 頁(yè) %縱向掃描結(jié)束 PX1=PX1。amp。 end PX2=x。amp。 end end end PX1=1。 %IY為原始圖像 I中截取的縱坐標(biāo)在 PY1: PY2之間的部分 %橫向掃描結(jié)束 %縱向掃描開(kāi)始 Blue_x=zeros(1,x)。(PY2y)) PY2=PY
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