matlab车牌识别完整代码

由于MATLAB车牌识别需要用到一些图像处理的知识以及借助MATLAB工具箱，因此完整代码比较长，这里简单介绍一下常见的车牌识别步骤和代码实现。以下代码仅供参考，具体细节可能会因车型、图片质量、光照等不同而略有差异。

首先读入一张车牌图片，假设该图片为file，代码如下：

im = imread(file);    % 读入图片
imshow(im);           % 显示图片

接着进行图像预处理，包括灰度化、二值化、去除噪声等，代码如下：

gray_im = rgb2gray(im);              % RGB图像转灰度图像
bw_im = imbinarize(gray_im,0.7);     % 灰度图像二值化
bw_im = ~bw_im;                      % 反转二值化图像
se = strel('rectangle',[4 4]);       % 创建结构元素
bw_im = imclose(bw_im,se);           % 填充并去除噪声
imshow(bw_im);                       % 显示处理结果

接着对处理后的二值化图片进行车牌定位，代码如下：

% 计算连通区域，滤除掉面积过小和过大的连通区域
cc = bwconncomp(bw_im);
stats = regionprops(cc,'Area');
areas = [stats.Area];
idx = find(areas > 1000 & areas < 20000);

% 绘制矩形框覆盖车牌区域
fig = figure;
hold on
for i = 1:length(idx)
    idx_i = idx(i);
    [r,c] = ind2sub(cc.ImageSize,cc.PixelIdxList{idx_i});
    width = max(c)-min(c);
    height = max(r)-min(r);
    if width/height > 2 && width/height < 4   % 宽高比过滤
        rectangle('position',[min(c),min(r),width,height],'EdgeColor','r');
    end
end
hold off

得到车牌区域后，进行字符分割，代码如下：

% 对车牌区域进行字符分割
im_p = pre_process(im);    % 对车牌区域进行形态学处理
pos = [];
for i=1:7
    % 判断分割位置
    if i==1 || i==7
        thres = 0.45;        % 阈值应适当调整
    else
        thres = 0.5;
    end
    pos(i) = SegmentChar(im_p,i,thres);    % 分割字符
end

最后对分割得到的字符进行识别，代码如下：

% 对每一个字符进行识别
label = [];
for i=1:7
    % 载入训练数据
    load(['char_samples/', num2str(i), '_samples.mat']);  
    % 转换为HOG特征向量
    feat = extract_feature(sample);  
    % 对样本进行分类
    [~, maxidx] = max(w * feat' + b);
    % 记录分类结果
    label(i) = class_label(maxidx); 
end

以上就是MATLAB车牌识别完整代码的一些核心部分，需要根据具体的项目需求和数据集进行代码的修改和调试，实现一个准确率高、普适性强的车牌识别系统。