matlab車牌識(shí)別課實(shí)驗(yàn)報(bào)告計(jì)報(bào)告(附源代碼20)-文庫吧資料
2025-06-04 22:05本頁面
【正文】 itle(39。)。%顯示車牌的旋轉(zhuǎn)角度，去掉車牌水平邊框，獲取字符高度:histcol1=sum(sbw)。r39。Color39。度39。車牌旋轉(zhuǎn)角: 39。)。title(39。)。title(39。)。,39。 %旋轉(zhuǎn)車牌圖象sbw = imrotate(sbw1,angle,39。crop39。bilinear39。angle=atan()*180/pi。)。,39。求最大寬度為字符檢測(cè)上邊從頂邊至第一個(gè)峰下降點(diǎn)掃描從底邊至最后一個(gè)峰的上升點(diǎn)掃描找第一個(gè)為1的點(diǎn)標(biāo)示出圖像大小程序流程圖 (2)線性擬合，計(jì)算與x夾角fresult = fit(xdata39。%輸出二值圖對(duì)水平投影進(jìn)行峰谷分析:求水平投影的最小值取閾值計(jì)算谷寬度計(jì)算峰距離計(jì)算下降點(diǎn)找到峰中心位置求水平投影的平均值 程序流程圖:，在這里需要做車牌矯正處理。車牌二值子圖39。%輸出水平投影subplot(2,1,2),imshow(sbw1)。水平投影（含邊框）39。%輸出水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histrow)。水平投影（含邊框）39。%輸出垂直投影subplot(2,1,2),bar(histrow)。垂直投影（含邊框）39。 %計(jì)算水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1)。 %計(jì)算垂直投影histrow=sum(sbw139。計(jì)算矩形的高度框架的寬度和高度的范圍車牌的開始列車牌的開始行計(jì)算車牌長(zhǎng)寬比獲取車牌二值子圖計(jì)算矩形的寬度 程序流程圖 :對(duì)水平投影進(jìn)行峰谷分析,計(jì)算出車牌上邊框、車牌字符投影、車牌下邊框的波形峰上升點(diǎn)、峰下降點(diǎn)、峰寬、谷寬、峰間距離、峰中心位置參數(shù)。)。title(39。)。, 39。, 39。%[x y width height]車牌的框架大小RGB = label2rgb(L, 39。%計(jì)算圖像區(qū)域的特征尺寸Area=[]。basic39。[L,num] = bwlabel(bg2,8)。%輸出開運(yùn)算的圖像 ，并計(jì)算區(qū)域特征參數(shù)。圖像開運(yùn)算[19,1]39。%取矩形框的開運(yùn)算figure,imshow(bg2)。rectangle39。)。title(39。,[5,19]))。%輸出閉運(yùn)算的圖像bg3=imopen(bg1,strel(39。圖像閉運(yùn)算[5,19]39。%取矩形框的閉運(yùn)算figure,imshow(bg1)。rectangle39。對(duì)圖像做了開運(yùn)算和閉運(yùn)算，閉運(yùn)算可以使圖像的輪廓線更為光滑，它通常用來消掉狹窄的間斷和長(zhǎng)細(xì)的鴻溝，消除小的孔洞，并彌補(bǔ)輪廓線中的斷裂。腐蝕是一種消除邊界點(diǎn)的過程，結(jié)果是使目標(biāo)縮小，孔洞增大，因而可有效的消除孤立噪聲點(diǎn)；膨脹是將與目標(biāo)物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到物體中的過程，結(jié)果是使目標(biāo)增大，孔洞縮小，可填補(bǔ)目標(biāo)物體中的空洞，形成連通域。)。title(39。canny39。一階導(dǎo)數(shù)的局部最大值對(duì)應(yīng)二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)，這樣通過找圖像強(qiáng)度的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)就能找到精確邊緣點(diǎn)。經(jīng)過一階的導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)，所求的一階導(dǎo)數(shù)高于某個(gè)閾值，則確定該點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，這樣會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)的邊緣點(diǎn)太多。為了對(duì)有意義的邊緣點(diǎn)進(jìn)行分類，與這個(gè)點(diǎn)相聯(lián)系的灰度級(jí)必須比在這一點(diǎn)的背景上變換更有效，我們通過門限方法來決定一個(gè)值是否有效。)。title(39。%轉(zhuǎn)換圖像為二進(jìn)制圖像bw2=double(bw22)。%egray的最小值并輸出雙精度型level=(fmax1(fmax1fmin1)/3)/255。fmax1=double(max(max(Egray)))。車牌識(shí)別系統(tǒng)要求處理的速度高、成本低、信息量大，采用二值圖像進(jìn)行處理，能大大地提高處理效率。%輸出黑白圖像，將圖像二值化:二值圖像是指整幅圖像畫面內(nèi)僅黑、白二值的圖像。增強(qiáng)黑白圖像39。%兩幅圖相減figure,imshow(Egray)。)。title(39。%strei函數(shù)Bgray=imopen(Sgray,s)。disk39。)。%rgb2gray轉(zhuǎn)換成灰度圖figure,imshow(Sgray),title(39。選擇的標(biāo)準(zhǔn)是經(jīng)過灰度變換后，像素的動(dòng)態(tài)范圍增加，圖像的對(duì)比度擴(kuò)展，使圖像變得更加清晰、細(xì)膩、容易識(shí)別。%imread函數(shù)讀取圖像文件:彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲(chǔ)上開銷很大，而且在處理上也會(huì)降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此在對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別等處理中經(jīng)常將彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，以加快處理速度。39。close all。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使
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