數(shù)字圖像處理報(bào)告-文庫(kù)吧資料
2025-07-27 10:45本頁(yè)面
【正文】 ,1)=80)amp。 [temp, MaxY]=max(Y1)。像素和39。行值39。行像素灰度值累計(jì)39。subplot(1,2,1)。for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j,1)==1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1。I6=double(I5)。figure(6)imshow(I5)。imshow(I4)。 %矩形結(jié)構(gòu)元素I4=imclose(I3,se)。rectangle39。 figure(4)imshow(I3)。1]。se=[1。)。,39。I2=edge(I1,39。I1=rgb2gray(I)。)。 原代碼及運(yùn)行結(jié)果I=imread(39。采用25X25的結(jié)構(gòu)元素，對(duì)圖像進(jìn)行閉合應(yīng)算使車(chē)牌所在的區(qū)域形成連通。對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理、邊緣提取、再利用形態(tài)學(xué)方法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行定位。因此在圖像處理之前必須進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪音、邊界增強(qiáng)、增加亮度等等。原始圖像圖像預(yù)處理車(chē)牌定位字符分割字符數(shù)據(jù)庫(kù)字符識(shí)別圖1 識(shí)別流程圖其中，(1) 原始圖像：由數(shù)碼相機(jī)或其它掃描裝置拍攝到的圖像；(2) 圖像預(yù)處理：對(duì)動(dòng)態(tài)采集到的圖像進(jìn)行濾波、邊界增強(qiáng)等處理以克服圖像干擾；(3) 車(chē)牌定位：計(jì)算邊緣圖像的投影面積，尋找峰谷點(diǎn)，大致確定車(chē)牌位置，再計(jì)算此連通域內(nèi)的寬高比，剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域，最后得到的便為車(chē)牌區(qū)域；(4) 字符分割：利用投影檢測(cè)的字符定位分割方法得到單個(gè)的字符；(5) 字符數(shù)據(jù)庫(kù)：為第6步的字符識(shí)別建立字符模板數(shù)據(jù)庫(kù)；(6) 字符識(shí)別：通過(guò)基于模板匹配的OCR算法或基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR算法，通過(guò)特征對(duì)比或訓(xùn)練識(shí)別出相關(guān)的字符，得到最后的汽車(chē)
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