基于matlab的蓝色车牌识别的代码

以下是基于Matlab实现车牌识别的代码示例，仅供参考：

1. 车辆检测

% 使用Faster R-CNN进行车辆检测
% 首先需要下载预训练模型faster_rcnn_resnet50_coco.mat
net = load('faster_rcnn_resnet50_coco.mat');
detector = net.detector;
% 对输入图像进行车辆检测
[bboxes, scores, labels] = detect(detector, img);
% 根据scores选取置信度最高的车辆
[max_score, max_idx] = max(scores(:, 2));
bboxes = bboxes(max_idx, :);

2. 车牌定位

% 对车辆区域进行颜色分割，得到蓝色区域的二值图像
blue_mask = img(:,:,3) - img(:,:,2) / 2 - img(:,:,1) / 2 > 0.2;
% 对二值图像进行形态学操作，提取连通区域
se = strel('rectangle', [5 15]);
blue_mask = imdilate(blue_mask, se);
blue_mask = imerode(blue_mask, se);
% 对连通区域进行面积筛选，得到车牌区域
stats = regionprops(blue_mask, 'BoundingBox', 'Area');
areas = cat(1, stats.Area);
[bbox, max_idx] = max(areas);
bbox = stats(max_idx).BoundingBox;

3. 车牌字符分割

% 对车牌区域进行字符分割，得到单个字符的图像
% 首先进行形态学操作，去除噪声和干扰
se = strel('rectangle', [3 3]);
plate_mask = imdilate(blue_mask(bbox(2):bbox(2)+bbox(4), bbox(1):bbox(1)+bbox(3)), se);
plate_mask = bwareaopen(plate_mask, 50);
% 然后进行字符分割
stats = regionprops(plate_mask, 'BoundingBox');
for i = 1:numel(stats)
    char_mask = imcrop(plate_mask, stats(i).BoundingBox);
    char_mask = imresize(char_mask, [20 20]);
    chars{i} = char_mask;
end

4. 字符识别

% 使用CNN进行字符识别
% 首先需要训练CNN模型，得到模型文件cnn_model.mat
load cnn_model.mat
for i = 1:numel(chars)
    char_im = chars{i};
    % 将字符图像转换为灰度图像
    char_im = rgb2gray(char_im);
    % 对图像进行预处理，使其与训练数据一致
    char_im = imbinarize(char_im);
    char_im = imresize(char_im, [28 28]);
    char_im = repmat(char_im, [1 1 3]);
    char_im = cat(3, char_im, char_im, char_im);
    % 使用CNN对字符进行识别
    char_label = classify(cnn, char_im);
    result(i) = char_label;
end

需要注意的是，以上代码仅是车牌识别的基本流程，具体实现还需要根据实际情况进行调整和优化，以提高识别率和速度。