matlab新能源车牌

### MATLAB 新能源车牌识别处理方法

#### 图像预处理
为了提高后续处理的准确性，在进行车牌识别前通常需要对输入图像进行预处理。这一步骤主要包括灰度化、噪声去除以及边缘增强等内容。对于新能源汽车牌照而言，由于其颜色和传统燃油车不同，因此可能还需要特别针对绿色背景做色彩空间转换。

% 将RGB彩色图转成灰度图
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 使用高斯滤波器平滑图像减少噪音干扰
blurredImage = imgaussfilt(grayImage, 2);

#### 车牌定位
采用霍夫变换来查找矩形轮廓作为候选区域，特别是当目标是带有明显水平线条特征的新能原车牌时更为有效。通过设定合适的参数范围筛选出最有可能包含车牌的部分。

edges = edge(blurredImage,'Canny');
[H,T,R] = hough(edges); % 计算Hough变换
P  = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); % 找到峰值点
lines = houghlines(edges,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

#### 字符分割与矫正
一旦确定了大致位置，则需进一步细化边界并校正倾斜角度以便于下一步的文字读取工作。这里可以通过最小二乘拟合找到最佳拟合直线从而得到旋转矩阵用于调整整个ROI（感兴趣区）的姿态。

% 假设已经获得了四个角点坐标 points=[x1,y1;x2,y2;...]
rect = cvex.Rect(points);
rotatedRect = imrotate(rect,-angle,'crop'); % angle为之前计算所得的角度值

#### 特征提取及分类识别
最后阶段涉及到了具体的字符解析环节，可选用多种机器学习模型如SVM支持向量机或是深度神经网络来进行训练预测未知样本类别标签。而在本案例中提到的是基于模板匹配的方式完成此任务——即预先准备好一套标准字体库并与实际拍摄下来的内容逐一比较相似程度最高的那一个即认为是最终结果[^1]。

templateMatchResults=[];
for i=1:length(templateImages)
    result = normxcorr2(templateImages{i},croppedPlateRegion);
    [~, maxIdx]=max(result(:));
    templateMatchResults(i)=result(maxIdx);
end
[maxValue,maxIndex]=max(templateMatchResults);
recognizedChar=charSet{maxIndex};