车牌识别matlab源代码

车牌识别是一个比较复杂的任务，需要涉及到图像处理、机器学习等多个领域，因此其实现过程也比较繁琐。以下是一个简单的车牌识别MATLAB源代码示例，仅供参考：

% 车牌检测
I = imread('test.jpg');
figure, imshow(I);
I = imresize(I, [480 NaN]);
I_Gray = rgb2gray(I);
I_Gray = histeq(I_Gray);
I_BW = edge(I_Gray,'sobel','both');
se = strel('rectangle',[5 5]);
I_BW = imerode(I_BW, se);
I_BW = imdilate(I_BW, se);
figure, imshow(I_BW);

% 车牌分割
I_BW = imfill(I_BW,'holes');
I_BW = bwareaopen(I_BW, 500);
figure, imshow(I_BW);
[L, Ne] = bwlabel(I_BW);
propied = regionprops(L,'BoundingBox');
imshow(I);
hold on;
for n=1:size(propied,1)
    rectangle('Position',propied(n).BoundingBox,'EdgeColor','g','LineWidth',2);
end
hold off;

% 车牌识别
for n=1:Ne
    [r, c] = find(L==n);
    n1 = I_Gray(min(r):max(r),min(c):max(c));
    n1 = imresize(n1, [42 NaN]);
    n1 = medfilt2(n1,[3 3]);
    n1 = imadjust(n1);
    level = graythresh(n1);
    n1 = im2bw(n1,level);
    [L2, Ne2] = bwlabel(n1);
    propied2 = regionprops(L2,'BoundingBox');
    figure, imshow(n1);
    hold on;
    for n=1:Ne2
        rectangle('Position',propied2(n).BoundingBox,'EdgeColor','g','LineWidth',2);
    end
    hold off;
end

这段代码实现了车牌检测、车牌分割和车牌识别三个步骤。首先，对原始图像进行预处理，得到二值化图像；然后对二值化图像进行形态学处理，找到车牌的位置；最后对车牌进行分割和识别，得到车牌号码。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际车牌识别系统需要更复杂的算法和模型来实现。