基于matlab的车牌识别系统代码

基于MATLAB的车牌识别系统通常涉及到图像处理、特征提取、模板匹配或机器学习算法等多个步骤。以下是一个简化的概述：

1. **图像采集和预处理**：首先，你需要获取包含车牌的图片，然后对其进行灰度化、去噪、二值化等预处理操作，以便提高后续识别的准确性和效率。

% 图像预处理
img = imread('plate.jpg'); % 读取图片
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图
bw_img = im2bw(gray_img, 'otsu'); % 使用Otsu方法二值化

2. **字符分割**：将车牌区域从背景中分离出来，这通常通过边缘检测和轮廓分析来完成。

contours = bwboundaries(bw_img);
[rows, cols] = size(bw_img);
minArea = 50; % 设置最小字符面积
selectedContours = contours(cellfun(@(cnt) area(cnt)>minArea, contours));
binaryPlate = imfill(imsubtract(binary_img, bwareaopen(binary_img, minArea)), 'holes');

3. **特征提取**：对每个字符区域提取特征，如霍夫变换检测直线，然后识别出字符形状（矩形、梯形等）。

charRegions = regionprops(binaryPlate, 'BoundingBox', 'Centroid');
features = cellfun(@(r) extractFeatures(r.BoundingBox, r.Centroid), charRegions, 'UniformOutput', false);

4. **字符识别**：可以使用模板匹配、神经网络或其他机器学习模型（如支持向量机SVM）来识别字符。

% 字符模板库
templateChars = readchar(fullfile('templates', {'A.mat', 'B.mat', ...}); % 示例

% 模板匹配或机器学习预测
predictedChars = predict(classifierModel, features);

5. **结果拼接**：将识别出的字符连接起来形成完整的车牌号码。

finalPlate = '';
for i = 1:length(predictedChars)
    finalPlate = [finalPlate predictedChars{i}];
end
disp(finalPlate);