matlab車牌識(shí)別課實(shí)驗(yàn)報(bào)告計(jì)報(bào)告(附源代碼20)(參考版)
2025-06-01 22:05本頁面
【正文】 進(jìn)度安排：19周：Matlab環(huán)境熟悉與基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)19周：課程設(shè)計(jì)選題與題目分析20周：程序設(shè)計(jì)編程實(shí)現(xiàn)20周：課程設(shè)計(jì)驗(yàn)收與答辯指導(dǎo)教師（簽字）：年 月 日學(xué)院院長（簽字）：年 月 日18。,觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別系統(tǒng)，能夠提高學(xué)生分析問題和解決問題的能力，還能培養(yǎng)一定的科研能力。七、參考文獻(xiàn):[1] 陳桂明、張明照、。而且大大提高了動(dòng)手的能力，使我充分體會(huì)到了在創(chuàng)造過程中探索的艱難和成功時(shí)的喜悅。在設(shè)計(jì)過程中，我通過查閱大量有關(guān)資料，與同學(xué)交流經(jīng)驗(yàn)和自學(xué)，并向老師請教等方式，使自己學(xué)到了不少知識(shí)，也經(jīng)歷了不少艱辛，但收獲同樣巨大。以前對MATLAB也是僅局限在數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)上學(xué)的那些知識(shí)，但是通過此次的課程設(shè)計(jì)，才了解到MATLAB在圖形圖像處理方面的強(qiáng)大功能，這些事C/C++不能所及的。此外，還得出一個(gè)結(jié)論：知識(shí)必須通過應(yīng)用才能實(shí)現(xiàn)其價(jià)值！有些東西以為學(xué)會(huì)了，但真正到用的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)是兩回事，所以我認(rèn)為只有到真正會(huì)用的時(shí)候才是真的學(xué)會(huì)了。我的心得也就這么多了，總之，不管學(xué)會(huì)的還是學(xué)不會(huì)的的確覺得困難比較多，真是萬事開頭難，不知道如何入手。通過這次課程設(shè)計(jì)，我才明白學(xué)習(xí)是一個(gè)長期積累的過程，在以后的工作、生活中都應(yīng)該不斷的學(xué)習(xí)，努力提高自己知識(shí)和綜合素質(zhì)，特別是對于我，基礎(chǔ)比較差，一定不能太過于心急，要靜下心來慢慢的研究。課程設(shè)計(jì)不僅是對前面所學(xué)知識(shí)的一種檢驗(yàn)，而且也是對自己能力的一種提高。本設(shè)計(jì)雖然只對藍(lán)底白字車牌進(jìn)行分割識(shí)別，對黑底白字車牌原則上整個(gè)算法可直接適用，對白底黑字車牌、黃底黑字車牌，需要對車牌定位算法進(jìn)行調(diào)整，并將圖像反轉(zhuǎn)（0變1變0），而車牌字符的分割算法仍然行之有效?；诓噬至康亩ㄎ环椒ǎ\(yùn)用基于藍(lán)色象素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)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。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。 五、總結(jié):實(shí)驗(yàn)對車牌識(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。在車牌識(shí)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。樣本與數(shù)據(jù)庫中圖片相減計(jì)算誤差找到誤差最小圖片依次識(shí)別并識(shí)別建立數(shù)據(jù)庫程序流程圖 四、設(shè)計(jì)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(shí)別： 可以看出對于這個(gè)車牌，可以準(zhǔn)確的識(shí)別。其具體流程為:使用漢字、字母、字母數(shù)字、數(shù)字四個(gè)樣本分別對四個(gè)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。) l=l+1。%保存子圖備選入樣本庫,并建立樣本庫 imwrite(SegBw2,fname,39。.jpg39。F:\MATLAB\work\sam\image39。 end subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2)。r39。Color39。車牌字符寬度： 39。 %變換為22行*14列標(biāo)準(zhǔn)子圖 subplot(2,n1,l),imshow(SegGray)。 SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright)。 cleft=n2maxwidth。 cright=maxwidth。 cright=markcol5(k)+maxwidth/22。figure。%查找最大值，即為最大字符寬度,并變換為22行*14列標(biāo)準(zhǔn)子圖l=1。markcol6(findmax)=0。 %字符中心距離（字符中心點(diǎn)至下一個(gè)字符中心點(diǎn)）maxs=max(markcol6)。 %字符寬度（上升點(diǎn)至下降點(diǎn)） markcol5(k)=markcol3(k)double(uint16(markcol4(k)/2))。for k=1:n1 markcol3(k)=markcol(k+1)markcol1(k+1)。)。,39。,int2str(maxhight)],39。 %輸出垂直投影圖像title([39。)。title(39。 %字符高度(rowbotrowtop+1)，去掉車牌垂直邊框，獲取車牌及字符平均寬度histcol=sum(sbw2)。sbw2=sbw(rowtop:rowbot,:)。rowtop=markrow(findc)。maxhight=max(markrow2)。)。title(39。)。 title(39。)。 title(39。)。t
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1