MATLAB用hsv识别车牌

### HSV颜色模型在车牌识别中的应用

HSV颜色模型由A. R. Smith创建，是一种将图像分解成色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个通道的颜色表示方法[^1]。对于车牌识别系统而言，在S通道中提取的信息能够有效地区分车牌与背景。

#### MATLAB代码实现

为了展示如何使用MATLAB通过HSV颜色空间进行车牌识别，下面提供了一个简单的示例程序：

% 读取原始图像并转换为灰度图
img = imread('car_plate.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 将RGB图像转换到HSV色彩空间
hsvImage = rgb2hsv(img);

% 提取S通道数据
sChannel = hsvImage(:,:,2);

% 应用阈值分割来突出显示车牌区域
thresholdValue = graythresh(sChannel);
binaryImage = imbinarize(sChannel, thresholdValue);

% 形态学操作去除噪声
se = strel('disk', 5); % 定义结构元素
cleanedImage = imopen(binaryImage, se);

% 查找连通组件并筛选可能的车牌位置
ccomp = bwconncomp(cleanedImage);
stats = regionprops(ccomp, 'Area','BoundingBox');

% 过滤面积较小的对象，并绘制矩形框标记候选车牌区
for i=1:length(stats)
    if stats(i).Area > 500 && stats(i).Area < 800
        rectangle('Position', stats(i).BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2);
    end
end

imshow(cleanedImage);
hold on;

此段代码首先加载了一张包含汽车牌照的照片，接着将其转化为HSV格式以便于后续处理；之后重点分析了S通道内的像素强度分布情况以定位目标对象——即车辆上的金属牌面部分。最后一步则是运用形态学运算清理掉不必要的细节干扰项，并圈定出最有可能属于车牌轮廓的位置范围。