GUI界面基于matlab的智能车牌识别

系统

智能车牌识别系统是现代交通管理中的重要组成部分，它能实现对车辆的自动识别、追踪和管理，提高交通管理效率，减少交通事故发生率。本文基于matlab平台，设计了一款智能车牌识别系统。

系统介绍

系统包括两个主要部分：图像处理和车牌识别。图像处理部分主要完成对车辆图像的预处理和分割，包括灰度化、二值化、滤波、形态学处理等；车牌识别部分主要使用了基于支持向量机的字符识别算法，对车牌中的字符进行识别。

系统界面

系统的GUI界面如下图所示：


界面包括以下几个部分：

1. 菜单栏：包括“文件”、“识别”、“帮助”等菜单，可进行打开图像、保存结果、进行车牌识别等操作。
2. 工具栏：包括“打开图像”、“识别车牌”、“保存结果”等按钮，方便用户进行快速操作。
3. 图像显示：显示待识别的车辆图像。
4. 识别结果：显示车牌号码和识别结果。

系统流程

系统的流程如下图所示：


1. 打开图像：用户通过菜单栏或工具栏打开待识别的车辆图像。
2. 图像处理：对车辆图像进行预处理和分割，得到车牌区域。
3. 车牌识别：对车牌中的字符进行识别。
4. 显示结果：将识别结果显示在界面上。

系统实现

1. 图像处理

对于车辆图像，首先需要将其转化为灰度图像，然后进行二值化，得到二值图像。这里使用了自适应阈值法进行二值化，能够适应光照变化和背景复杂的情况。代码如下：

img = imread(filename);
gray = rgb2gray(img);
bw = imbinarize(gray, 'adaptive');

得到二值图像后，需要对其进行滤波和形态学处理，以去掉噪声和连通区域。这里使用了中值滤波和开运算，代码如下：

filtered = medfilt2(bw, [3, 3]);
se = strel('rectangle', [5, 5]);
opened = imopen(filtered, se);

接下来，需要找到车牌区域。这里使用了连通区域分析的方法，得到所有连通区域的面积和中心位置，然后根据车牌的大小和位置进行筛选。代码如下：

stats = regionprops(opened, 'Area', 'Centroid', 'BoundingBox');
for i = 1:length(stats)
    if stats(i).Area > min_area && stats(i).Area < max_area && ...
       stats(i).BoundingBox(2) > min_y && stats(i).BoundingBox(2) < max_y && ...
       stats(i).BoundingBox(3)/stats(i).BoundingBox(4) > min_ratio && ...
       stats(i).BoundingBox(3)/stats(i).BoundingBox(4) < max_ratio
        plate = imcrop(gray, stats(i).BoundingBox);
        break;
    end
end

2. 车牌识别

对于车牌中的字符，需要进行字符分割和特征提取，然后使用支持向量机进行分类识别。这里使用了基于垂直投影的字符分割方法，将车牌中的字符分割出来。然后，对每个字符进行特征提取，使用了灰度共生矩阵、梯度直方图和傅里叶描述子等特征。最后，将特征向量输入支持向量机进行分类识别。代码如下：

for i = 1:size(chars, 2)
    charImg = imresize(chars(:, i), [32, 32]);
    glcm = graycomatrix(charImg, 'Offset', [0, 1; -1, 1; -1, 0; -1, -1]);
    glcmFeatures = GLCMFeatures(glcm);
    gradientHist = GradientFeatures(charImg);
    fourierDesc = FourierDescriptors(charImg);
    features = [glcmFeatures, gradientHist, fourierDesc];
    result(i) = predict(svm, features);
end
plateNum = [plateNum, charSet(result)];

系统测试

系统测试使用了一些真实的车辆图像，下图为系统识别结果：


可以看到，系统能够对大部分车牌进行正确识别，但对于一些特殊情况，如车牌遮挡、反光等情况，识别率较低。

总结

本文基于matlab平台，设计了一款智能车牌识别系统。该系统能够对车辆图像进行预处理和分割，然后使用支持向量机对车牌中的字符进行识别。系统测试结果表明，该系统能够对大部分车牌进行正确识别，但对于一些特殊情况，识别率较低。未来可以进一步改进算法，提高系统的稳定性和实用性。