基于matlab的汽車牌照識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-展示頁
2024-11-20 06:09本頁面
【正文】 通。對圖像進(jìn)行灰度化處理、 邊緣提取、再利用形態(tài)學(xué)方法對車牌進(jìn)行定位。 （ 3）字符分割：對車牌圖像進(jìn)行幾何校正、去噪、二值化以及字符分割 以從車牌圖像中分離出組成車牌號碼的單個字符圖像 （ 4）字符 識別：對分割出來的字符進(jìn)行預(yù)處理（二值化、歸一化），然后分析提取， 對分割出的字符圖像進(jìn)行識別給出文本形式的車牌號碼。 （ 2）車牌定位：從預(yù)處理后的汽車圖像中分割出車牌圖像。 2 車輛牌照識別系統(tǒng)工作原理 車輛牌照識別系統(tǒng)的基本工作原理為：將攝像頭拍攝到的包含車輛牌照的圖像通過視頻卡輸入到 計(jì)算機(jī)中進(jìn)行預(yù)處理，再由檢索模塊對牌照進(jìn)行搜索、檢測、定位，并分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，然后對牌照字符進(jìn)行二值化并將其分割為單個字符，然后輸入 JPEG或 BMP格式的數(shù)字，輸出則為車牌號碼的數(shù)字。 它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測，交通控制于誘導(dǎo)，機(jī)場，港口，小區(qū)的車輛管理，不停車自動收費(fèi)，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。基于 matlab的汽車牌照識別 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 摘要：本次作業(yè)的任務(wù)是設(shè)計(jì)一個基于 matlab的汽車牌照識別程序，能夠?qū)崿F(xiàn)車牌 圖像預(yù)處理，車牌定位，字符分割， 然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌進(jìn)行 字符識別 ，最終從一幅圖像中提取車牌中的字母和數(shù)字 ，給出文本形式的車牌號碼 。 關(guān)鍵詞：車牌識別 ， matlab，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1 引言 隨著我國交通運(yùn)輸?shù)牟粩喟l(fā)展，智能交通系統(tǒng)（ Intelligent Traffic System，簡稱 ITS）的推廣變的越來越重要，而作為 ITS的一個重要組成部分，車輛牌照識別系統(tǒng)（ vehicle license plate recognition system，簡稱 LPR）對于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。由于牌照是機(jī)動車輛管理的唯一標(biāo)識符號，因此，車輛牌照識別系統(tǒng)的研究在機(jī)動車管理方面具有十分重要的實(shí)際意義。 3 車輛牌照識別系統(tǒng)組成 （ 1）圖像預(yù)處理：對汽車圖像進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測 等 。 即在一幅車輛圖像中找到車牌所在的位置。 4 汽車牌照識別系統(tǒng)的 matlab實(shí)現(xiàn) 圖像預(yù)處理 與車牌定位 輸入的彩色圖像包含大量顏色信息，會占用較多的存儲空間，且處理時也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此對圖像進(jìn)行識別等處理時，常將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以加快處理速度。具體步驟如下：首先對圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，二值化處理 然后采用 4X1的結(jié)構(gòu)元素對圖像進(jìn)行腐蝕，去除圖像的 噪聲。在進(jìn)行 形態(tài)學(xué) 濾波去除其它區(qū)域。39。%讀取圖像 figure()。原始圖像 39。 I1=rgb2gray(I)?；叶葓D像 39。 I2=edge(I1,39。,39。)。邊緣檢測后圖像 39。 se=[1。1]。 %腐蝕圖像 subplot(3,2,4),imshow(I3),title(39。)。rectangle39。 矩形結(jié)構(gòu)元素 I4=imclose(I3,se)。填充后圖像 39。 I5=bwareaopen(I4,2020)。形態(tài)濾波后圖像 39。 [y,x,z]=size(I5)。 Y1=zeros(y,1)。 end end end [temp MaxY]=max(Y1)。 subplot(3,2,1),plot(0:y1,Y1),title(39。),xlabel(39。),ylabel(39。)。 while ((Y1(PY1,1)=50)amp。(PY11)
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