plate_img5 = my_imsplit(plate_img4); [m, n] = size(plate_img5); s = sum(plate_img5); %sum(x)就是竖向相加,求每列的和,结果是行向量; j = 1; k1 = 1; k2 = 1; while j ~= n while s(j) == 0 j = j + 1; end k1 = j; while s(j) ~= 0 && j <= n-1 j = j + 1; end k2 = j + 1; if k2 - k1 > round(n / 6.5) [val, num] = min(sum(plate_img5(:, [k1+5:k2-5]))); plate_img5(:, k1+num+5) = 0; end end y1 = 10; y2 = 0.25; flag = 0; word1 = []; while flag == 0 [m, n] = size(plate_img5); left = 1; width = 0; while sum(plate_img5(:, width+1)) ~= 0 width = width + 1; end if width < y1 plate_img5(:, [1:width]) = 0; plate_img5 = my_imsplit(plate_img5); else temp = my_imsplit(imcrop(plate_img5, [1,1,width,m])); [m, n] = size(temp); all = sum(sum(temp)); two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); if two_thirds/all > y2 flag = 1; word1 = temp; end plate_img5(:, [1:width]) = 0; plate_img5 = my_imsplit(plate_img5); end end figure; subplot(2,4,1), imshow(plate_img5);
时间: 2023-12-19 09:06:13 浏览: 31
这段代码是在对车牌图像进行处理,将车牌图像分割成单个字符,并且去除一些不必要的字符。具体来说,这段代码首先将车牌图像垂直分割成若干个子图像,然后对每个子图像进行进一步处理。在处理过程中,先求出每个子图像的像素和,然后判断是否存在连续的空白区域,如果存在则将其去除。接下来将每个子图像水平分割成若干个小图像,对于宽度超过车牌图像宽度 6.5 分之一的子图像,会在其中找到像素和最小的列,并将该列的像素值设为 0,以去除其中的噪声。最后,该代码会将车牌图像从左往右分割成一个个字符,直到找到一个字符满足要求为止。在分割过程中,如果遇到较小的字符,会将其去除,直到找到一个符合要求的字符为止。最后,该代码会显示处理后的车牌图像。
相关问题
plate_img5 = my_imsplit(plate_img4);
plate_img5 = my_imsplit(plate_img4); 表示将一个名为plate_img4的图像作为输入,经过函数my_imsplit进行处理,生成一个名为plate_img5的图像。
my_imsplit是一个自定义的函数,其功能是将输入的图像进行分割。具体的分割方法可能会根据具体的需求而有所不同。
函数的输入参数是plate_img4,即输入的图像。可能会根据需要进行一些预处理操作,例如图像增强、去噪等。
函数的输出是plate_img5,即经过分割处理后的图像。分割处理可能会根据特定的算法或规则将输入的图像分割成多个部分或提取出感兴趣的区域。这些分割出来的图像部分可以分别保存成单独的文件或在后续的处理中使用。
通过这个函数调用,我们可以得到处理后的图像plate_img5,该图像可以继续用于其他需要进行的操作,例如字符识别、图像合成等。这个函数的具体实现可能需要根据具体的需求进行设计和编写,以实现相应的分割效果。
if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)
这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段,使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节,可以查看代码的完整实现。
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