车牌识别实现matlab
时间: 2023-11-28 12:45:46 浏览: 40
以下是使用MATLAB实现车牌识别的一般步骤:
1. 车牌定位:使用图像处理技术,如边缘检测、形态学操作等,找到图像中的车牌位置。
2. 字符分割:在车牌定位的基础上,使用字符分割算法将车牌中的字符分割出来。常用的字符分割算法有基于连通区域的分割、基于投影的分割等。
3. 字符识别:对于每个字符,使用字符识别算法将其识别出来。常用的字符识别算法有基于模板匹配的方法、基于神经网络的方法、基于支持向量机的方法等。
4. 后处理:对于识别出来的字符,进行后处理,如去除噪声、字符校验等。
以下是一个MATLAB实现车牌识别的例子:
```matlab
% 车牌定位
img = imread('car.jpg');
gray = rgb2gray(img);
edgeImg = edge(gray, 'sobel');
se = strel('rectangle', [5, 5]);
dilateImg = imdilate(edgeImg, se);
erodeImg = imerode(dilateImg, se);
labelImg = bwlabel(erodeImg);
stats = regionprops(labelImg, 'Area', 'BoundingBox');
areas = [stats.Area];
[maxArea, maxIndex] = max(areas);
boundingBox = stats(maxIndex).BoundingBox;plateImg = imcrop(img, boundingBox);
% 字符分割
grayPlate = rgb2gray(plateImg);
edgePlate = edge(grayPlate, 'sobel');
se = strel('rectangle', [5, 5]);
dilatePlate = imdilate(edgePlate, se);
erodePlate = imerode(dilatePlate, se);
labelPlate = bwlabel(erodePlate);
stats = regionprops(labelPlate, 'Area', 'BoundingBox');
areas = [stats.Area];
charBoxes = [];
for i = 1:length(areas)
if areas(i) > 100 && areas(i) < 1000
charBoxes = [charBoxes; stats(i).BoundingBox];
end
end
% 字符识别
for i = 1:size(charBoxes, 1)
charImg = imcrop(grayPlate, charBoxes(i, :));
charImg = imresize(charImg, [20, 10]);
charVec = charImg(:)';
charVec = (charVec - mean(charVec)) / std(charVec);
charLabel = predict(charNet, charVec);
char = charLabels(charLabel);
fprintf('%c', char);
end
% 后处理
```