matlab 车牌识别的代码

以下是一个基本的 MATLAB 车牌识别代码，其中包含了图像处理、特征提取和分类器等步骤。需要注意的是，该代码仅供参考，对于实际应用场景，需要根据具体情况进行优化和调整。

% 车牌识别
% 图像处理
im = imread('car.jpg');
im_gray = rgb2gray(im);
im_bin = im2bw(im_gray, graythresh(im_gray));
im_fill = imfill(im_bin, 'holes');

% 特征提取
stats = regionprops(im_fill, 'BoundingBox');
for i = 1:numel(stats)
    bb = stats(i).BoundingBox;
    if bb(3)/bb(4) > 2.5 && bb(3)/bb(4) < 6 && bb(3)*bb(4) > 1000
        im_crop = imcrop(im_gray, bb);
        im_resized = imresize(im_crop, [48 24]);
        im_feature = hog_feature_vector(im_resized);
        features(i,:) = im_feature;
    end
end

% 分类器
load('svm_model.mat');
label = predict(svm_model, features);
plate_number = char(label);
disp(['车牌号码是：' plate_number]);

function feature_vector = hog_feature_vector(im)
% 计算 HOG 特征向量
cell_size = 8;
block_size = 2;
num_bins = 9;
hog = vl_hog(single(im), cell_size, 'numOrientations', num_bins);
hog_size = size(hog);
num_cells = hog_size(1:2);
num_blocks = ceil(num_cells - block_size + 1);
feature_size = num_blocks(1)*num_blocks(2)*block_size^2*num_bins;
feature_vector = zeros(feature_size, 1);
index = 0;
for i = 1:num_blocks(1)
    for j = 1:num_blocks(2)
        block_vector = reshape(hog(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1, :, :), [], 1);
        index = index + 1;
        feature_vector((index-1)*block_size^2*num_bins+1:index*block_size^2*num_bins) = block_vector;
    end
end

其中，`hog_feature_vector` 函数用于计算 HOG 特征向量，`svm_model.mat` 是事先训练好的 SVM 模型。你需要根据具体情况进行修改和调整，以适应不同的场景。