matlab車牌識(shí)別-展示頁
2025-06-28 14:22本頁面
【正文】 igure(4),imshow(I3)。1]。)se=[1。title(39。)。,39。I2=edge(I1,39?；叶葓D直方圖39。figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1)。灰度圖39。figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1)。)。title(39。)。 車牌定位 字符分割 字符識(shí)別程序如下：I=imread(39。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法為：利用靜止的汽車牌照?qǐng)D片，利用C 語言或C++語言來對(duì)圖像進(jìn)行處理，編程很復(fù)雜，維護(hù)難度大。圖2 車牌圖像預(yù)處理流程圖三、 實(shí)踐內(nèi)容 車牌預(yù)處理（灰度化、去噪、灰度變換、邊緣檢測、形態(tài)學(xué)處理）由于照片拍攝的好壞有很多外界因素決定，由于光照強(qiáng)度的影響，晴天拍攝的照片與陰天拍攝的照片質(zhì)量肯定不一樣，白天和晚上更是不同；由于每部車的車速的不一致，慢速行駛的車輛會(huì)比快速行駛的車輛拍攝的照片質(zhì)量好一些，而且車速過快，會(huì)使照片的字跡模糊，這肯定會(huì)影響字符的識(shí)別。二、 實(shí)踐原理車牌圖像通常是在各種復(fù)雜的背景、環(huán)境條件下采集得到，圖像質(zhì)量難以保證，因此在進(jìn)行車牌定位之前，通常要進(jìn)行圖像的預(yù)處理工作。汽車牌照自動(dòng)識(shí)別整個(gè)處理過程分為預(yù)處理、邊緣提取、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別五大模塊，其中字符識(shí)別過程主要由以下3個(gè)部分組成：①正確地分割文字圖像區(qū)域；②正確的分離單個(gè)文字；③正確識(shí)別單個(gè)字符。從根本上講，牌照識(shí)別應(yīng)用了先進(jìn)的圖像處理，模式識(shí)別，人工智能技術(shù)來獲取，處理，解釋，記錄拍照的圖像。《專業(yè)實(shí)踐》 實(shí)踐項(xiàng)目四仿真工具在圖像處理中的應(yīng)用實(shí)踐 班級(jí)： 學(xué)號(hào)： 姓名： 成績： MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用實(shí)踐一、 實(shí)踐目的車牌是一輛汽車獨(dú)一無二的信息，因此，對(duì)車輛牌照的識(shí)別技術(shù)可以作為辨識(shí)一輛車最為有效的方法。隨著ITS(智能交通系統(tǒng))的高速發(fā)展，對(duì)車牌識(shí)別技術(shù)的研究也隨之發(fā)展。目前， 汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。用MATLAB軟件編程來實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分,最后識(shí)別出汽車牌照。圖像預(yù)處理主要是對(duì)系統(tǒng)獲取的原始圖像基本特征的信息進(jìn)行相應(yīng)的、有針對(duì)性的處理，以濾去干擾、噪聲，作幾何校正、色彩校正，以便于計(jì)算機(jī)的分析計(jì)算，一般包括濾波、圖像增強(qiáng)、圖像二值化、形態(tài)學(xué)運(yùn)算、邊緣檢測等。故要對(duì)拍攝的照片進(jìn)行灰度化、二值化、濾波等預(yù)處理。而MATLAB 語言對(duì)處理圖像而言非常方便，可直接調(diào)用已經(jīng)編好的函數(shù)，如可直接調(diào)用現(xiàn)成的函數(shù)進(jìn)行復(fù)雜的傅里葉變換、拉普拉斯變換、二值化處理、數(shù)字濾波等操作。C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\39。figure(1),imshow(I)。原圖39。I1=rgb2gray(I)。title(39。)。title(39。)。roberts39。both39。figure(3),imshow(I2)。robert算子邊緣檢測39。1。I3=i
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