matlab车牌识别 代码

以下是基于 MATLAB 的车牌识别代码，包含了车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。

车牌定位部分：

% 读取图像
img = imread('car.jpg');

% 将图像转为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行高斯滤波，去除噪声
gray = imgaussfilt(gray, 3);

% Sobel算子进行边缘检测
edge_img = edge(gray, 'sobel');

% 对边缘图像进行膨胀操作，增强连通性，方便车牌定位
edge_img = imdilate(edge_img, strel('rectangle',[5, 5]));

% 对边缘图像进行连通区域分析，得到连通区域的属性
cc = bwconncomp(edge_img);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');

% 根据连通区域的属性进行筛选，找到可能的车牌区域
plate_region = [];
for i = 1:length(stats)
    ratio = stats(i).BoundingBox(3) / stats(i).BoundingBox(4);
    if ratio > 2 && ratio < 5 && stats(i).Area > 5000
        plate_region = [plate_region; stats(i).BoundingBox];
    end
end

% 在原始图像上显示可能的车牌区域
imshow(img);
hold on;
for i = 1:size(plate_region, 1)
    rectangle('Position', plate_region(i, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end

字符分割部分：

% 将可能的车牌区域裁剪出来
plate_img = imcrop(img, plate_region(1, :));

% 将车牌图像转为灰度图像
gray = rgb2gray(plate_img);

% 对灰度图像进行高斯滤波
gray = imgaussfilt(gray, 3);

% Sobel算子进行边缘检测
edge_img = edge(gray, 'sobel');

% 对边缘图像进行膨胀操作，增强连通性，方便字符分割
edge_img = imdilate(edge_img, strel('rectangle',[5, 5]));

% 对边缘图像进行连通区域分析，得到连通区域的属性
cc = bwconncomp(edge_img);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');

% 根据连通区域的属性进行筛选，找到可能的字符区域
char_region = [];
for i = 1:length(stats)
    ratio = stats(i).BoundingBox(3) / stats(i).BoundingBox(4);
    if ratio > 0.3 && ratio < 1.5 && stats(i).Area > 50
        char_region = [char_region; stats(i).BoundingBox];
    end
end

% 对可能的字符区域进行排序，方便后续字符识别
char_region = sortrows(char_region, 1);

% 在原始车牌图像上显示可能的字符区域
imshow(plate_img);
hold on;
for i = 1:size(char_region, 1)
    rectangle('Position', char_region(i, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end

字符识别部分：

% 读取字符模板图像
template = {};
for i = 0:9
    template{i+1} = imread(sprintf('%d.jpg', i));
end
for c = 'A':'Z'
    template{c-'A'+11} = imread(sprintf('%c.jpg', c));
end

% 对每个字符区域进行字符识别
plate_num = '';
for i = 1:size(char_region, 1)
    % 将字符区域裁剪出来
    char_img = imcrop(plate_img, char_region(i, :));

    % 将字符图像缩放到模板图像的大小
    char_img = imresize(char_img, size(template{1}));

    % 计算字符图像与每个模板图像的相似度
    similarity = zeros(1, length(template));
    for j = 1:length(template)
        similarity(j) = corr2(template{j}, im2double(char_img));
    end

    % 找到相似度最高的模板图像
    [~, index] = max(similarity);

    % 将模板图像的标签加入车牌号码中
    if index <= 10
        plate_num = [plate_num, num2str(index-1)];
    else
        plate_num = [plate_num, char(index-11+'A'-1)];
    end
end

% 输出识别结果
disp(['车牌号码为：', plate_num]);