基于matlab的车牌识别源码

车牌识别的源码比较复杂，包含多个部分的实现。这里提供一个基于MATLAB的车牌识别源码的框架供你参考：

% 车牌定位
img = imread('车牌图像.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
edge_img = edge(gray_img, 'Canny', 0.5);
se = strel('rectangle', [8, 16]);
dilate_img = imdilate(edge_img, se);
region = regionprops(dilate_img, 'BoundingBox');
for i = 1:length(region)
    bbox = region(i).BoundingBox;
    area = bbox(3) * bbox(4);
    ratio = bbox(3) / bbox(4);
    if area > 10000 && ratio > 2.5 && ratio < 5
        plate_img = imcrop(gray_img, bbox);
        break;
    end
end

% 车牌字符分割
thresh = graythresh(plate_img);
bw_img = im2bw(plate_img, thresh);
se = strel('rectangle', [4, 8]);
dilate_img = imdilate(bw_img, se);
region = regionprops(dilate_img, 'BoundingBox');
chars = {};
for i = 1:length(region)
    bbox = region(i).BoundingBox;
    ratio = bbox(3) / bbox(4);
    if ratio > 0.5 && ratio < 1.5
        char_img = imcrop(plate_img, bbox);
        chars{end+1} = char_img;
    end
end

% 字符识别
num_chars = length(chars);
plate_num = '';
for i = 1:num_chars
    char_img = chars{i};
    char_feat = extract_feat(char_img);
    char_label = classify(char_feat, model);
    plate_num = [plate_num, char_label];
end

% 车牌号码识别
plate_num = recognize_plate_num(plate_num);

其中，`extract_feat`和`classify`函数可以使用不同的特征提取方法和分类器，如基于灰度共生矩阵的特征提取方法和支持向量机分类器。`recognize_plate_num`函数可以使用正则表达式进行车牌号码格式的匹配和修正。此外，还需要准备训练数据和测试数据，并对分类器进行训练和测试。