【正文】 hh=bottomtop。 right=1 right=right1。endwhile sum(d(:,right))==0 amp。amp。 bottom=1 bottom=bottom1。endwhile sum(d(bottom,:))==0 amp。amp。right=n。bottom=m。子函數(shù)qiege：function e=qiege(d)[m,n]=size(d)。 else d=[]。 d=qiege(d)。 d(:,[1:wide])=0。flag=1。 if sum(sum(d))~=0 d=qiege(d)。amp。 [m1,n1]=size(temp)。 wide=n2 wide=wide+1。 while sum(d(:,wide+1))~=0 amp。 while flag==0 [m,n]=size(d)。y1=8。子函數(shù)getword：function [word,result]=getword(d)word=[]。b39。Color39。車牌號(hào)碼:39。 l=l+1。 Code(l*2)=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 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 %第三位以后是字母或數(shù)字識(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。739。)。subplot(2,7,13),imshow(word6),title(39。539。)。subplot(2,7,11),imshow(word4),title(39。339。)。subplot(2,7,9),imshow(word2),title(39。139。word7=imresize(word7,[40 20])。word5=imresize(word5,[40 20])。word3=imresize(word3,[40 20])。% 商用系統(tǒng)程序中歸一化大小為 40*20,此處演示word1=imresize(word1,[40 20])。)。subplot(2,7,7),imshow(word7),title(39。639。)。subplot(2,7,5),imshow(word5),title(39。439。)。subplot(2,7,3),imshow(word3),title(39。239。)。subplot(2,7,1),imshow(word1),title(39。% 分割出第六個(gè)字符[word6,d]=getword(d)。% 分割出第四個(gè)字符[word4,d]=getword(d)。 endend% 分割出第二個(gè)字符[word2,d]=getword(d)。 % WORD 1 end d(:,[1:wide])=0。 if two_thirds/ally2 flag=1。 all=sum(sum(temp))。 else temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]))。 end if widey1 % 認(rèn)為是左側(cè)干擾 d(:,[1:wide])=0。wide=0。while flag==0 [m,n]=size(d)。flag=0。% 切割出 7 個(gè)字符y1=10。 d(:,k1+num+5)=0。 end k2=j1。amp。 end k1=j。j=1。k2=1。[m,n]=size(d)。39。elseif bwarea(d)/m/n= d=imdilate(d,se)。 % eye(n) returns the nbyn identity matrix 單位矩陣[m,n]=size(d)。ball39。diamond39。line39。,3)。)% 某些圖像進(jìn)行操作% 膨脹或腐蝕% se=strel(39。figure(5),subplot(2,2,3),imshow(d),title(39。,3)。)% 濾波h=fspecial(39。subplot(2,2,2),imshow(d),title(39。d=(double(b)=T)。T=round(g_max(g_maxg_min)/3)。)g_max=double(max(max(b)))。subplot(2,2,1),imshow(b),title(39。b=rgb2gray(dw)。定位39。)。 figure(4),subplot(1,2,1),imshow(IY),title(39。 dw=I(PY1:PY28,PX1:PX2,:)。 end PX1=PX11。amp。 end PX2=x。amp。 end end end PX1=1。 %%%%%% X方向 %%%%%%%%% Blue_x=zeros(1,x)。(PY2y)) PY2=PY2+1。 while ((Blue_y(PY2,1)=5)amp。(PY11)) PY1=PY11。 while ((Blue_y(PY1,1)=5)amp。%藍(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì) end end end [temp MaxY]=max(Blue_y)。tic Blue_y=zeros(y,1)。[y,x,z]=size(I5)。從對(duì)象中移除小對(duì)象39。imshow(I5)。)。title(39。subplot(223)。腐蝕后圖像39。imshow(I3)。)。title(39。 %計(jì)算圖像中的目標(biāo)區(qū)域figure(3),subplot(221)。I4=imclose(I3,se)。rectangle39。I3=imerode(I2,se)。1。)。,39。I2=edge(I1,39?；叶葓D直方圖39。figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1)?；叶葓D39。 %灰度化figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。原圖39。figure(1),imshow(I)。 C:\Documents and Settings\X\桌面\車牌識(shí)別\程序與圖像\39。clc。最后，感謝我的同學(xué)和朋友們，謝謝他們陪伴我成長(zhǎng)，給我鼓勵(lì)和幫助。其次要感謝我的班主任姜雅槐老師和大學(xué)四年中給我們授課的所有老師們，是他們的悉心教導(dǎo)和精心栽培，讓我掌握了很多專業(yè)知識(shí)，為將來(lái)的工作打下了良好的基礎(chǔ)。從選題、定題、撰寫提綱，到論文的反復(fù)修改、潤(rùn)色直至定稿，劉老師始終認(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。在這個(gè)美麗的校園里，原本天真幼稚的我如今已蛻變成一個(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，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。離校日期已日趨臨近，畢業(yè)論文的的完成也隨之進(jìn)入了尾聲。雖然系統(tǒng)本身還存在許多不足，距離具體實(shí)用的要求仍有很大差距，但我卻在這次課程設(shè)計(jì)中學(xué)到了很多知識(shí)。在車輛牌照字符識(shí)別系統(tǒng)的研究領(lǐng)域，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)和方法中可以看到兩個(gè)明顯的趨勢(shì)：一是單一的預(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。它在車輛過(guò)路、過(guò)橋全自動(dòng)不停車收費(fèi)，交通流量控制指標(biāo)的測(cè)量，車輛自動(dòng)識(shí)別，高速公路上的事故自動(dòng)測(cè)報(bào)，不停車檢查，車輛定位，汽車防盜，稽查和追蹤車輛違規(guī)、違法行為，維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，提高收費(fèi)路橋的服務(wù)速度，緩解交通緊張狀況等方面有重要作用，有重要的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義。在智能交通系統(tǒng)中，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是智能化交通系統(tǒng)非常重要的發(fā)展方向。總之，盡管目前牌照字符的識(shí)別率還不理想，但是只要在分割出的字符的大小、位置的歸一化，以及嘗試提取分類識(shí)別能力更好的特征值和設(shè)計(jì)分類器等環(huán)節(jié)上再完善，進(jìn)一步提高識(shí)別率是完全可行的。模板的制作很重要，必須要用精確的模板，否則就不能正確的識(shí)別。最后將分割出來(lái)的字符運(yùn)用模板匹配的方法與模板字符進(jìn)行匹配，將其與模板字符相減，得到的0越多那么就越