写一个matlab车牌识别
时间: 2023-11-03 20:02:39 浏览: 49
车牌识别是一项复杂的任务,需要涉及图像处理、机器学习等多个领域。以下是一个基于 MATLAB 的车牌识别示例,仅供参考。
1. 图像预处理
首先需要对车牌图像进行预处理,包括灰度化、二值化、去噪等操作。
```
% 读取车牌图像
I = imread('carplate.jpg');
% 灰度化
I_gray = rgb2gray(I);
% 二值化
I_bw = imbinarize(I_gray);
% 去噪
I_denoise = medfilt2(I_bw, [3, 3]);
```
2. 车牌定位
定位车牌是车牌识别的第一步,可以使用形态学操作、边缘检测等方法来实现。
```
% 边缘检测
I_edge = edge(I_denoise, 'sobel');
% 膨胀操作
se = strel('rectangle', [5, 5]);
I_dilate = imdilate(I_edge, se);
% 车牌定位
stats = regionprops(I_dilate, 'BoundingBox');
for i = 1:length(stats)
bbox = stats(i).BoundingBox;
if bbox(3)/bbox(4) > 2 && bbox(3)/bbox(4) < 4 % 车牌宽高比约为 3:1
I_plate = imcrop(I, bbox);
break;
end
end
```
3. 字符分割
车牌中的字符需要被分割出来,可以使用形态学操作、投影法等方法来实现。
```
% 灰度化
I_plate_gray = rgb2gray(I_plate);
% 二值化
I_plate_bw = imbinarize(I_plate_gray);
% 字符分割
projection = sum(I_plate_bw, 1);
threshold = max(projection) * 0.1;
se = strel('rectangle', [1, 5]);
projection = imclose(projection, se);
projection(projection < threshold) = 0;
[~, peaks] = findpeaks(projection, 'MinPeakHeight', threshold);
peaks_diff = diff(peaks);
peaks_diff(peaks_diff < mean(peaks_diff)) = 0;
peaks_diff(peaks_diff > 0) = 1;
char_start = [peaks(1), peaks(find(peaks_diff)+1)];
char_end = [peaks(find(peaks_diff)), peaks(end)];
for i = 1:length(char_start)
I_char{i} = imcrop(I_plate_bw, [char_start(i), 0, char_end(i)-char_start(i), size(I_plate, 1)]);
end
```
4. 字符识别
最后需要对分割出来的字符进行识别,可以使用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等方法来实现。
```
% 加载训练数据和模型
load('char_data.mat');
load('char_model.mat');
% 特征提取
for i = 1:length(I_char)
I_char_resized{i} = imresize(I_char{i}, [20, 20]);
feature = extractHOGFeatures(I_char_resized{i});
features(i, :) = feature;
end
% 字符识别
predicted_labels = predict(char_model, features);
```
以上是一个简单的 MATLAB 车牌识别示例,实际应用中还需要考虑更多的因素,如光照条件、车牌颜色等。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)