基于Matlab的车牌号提取技术

基于Matlab车牌号提取技术详解 本文将详细介绍基于Matlab的车牌号提取技术，涵盖从图像读取到车牌识别的整个过程。Matlab作为一款功能强大且广泛应用的软件，具有强大的图像处理能力，非常适合应用于车牌号提取领域。 一、读取图像 在车牌号提取过程中，首先需要读取图像。使用Matlab的imread函数可以读取图像，例如：I=imread('车牌提取.jpg');。然后使用imshow函数来显示读取的图像，例如：imshow(I);。 二、转为灰度图 将读取的图像转换为灰度图是车牌号提取的第二步骤。使用Matlab的rgb2gray函数可以将RGB图像转换为灰度图，例如：I1=rgb2gray(I);。然后使用imshow函数来显示灰度图，例如：figure,imshow(I1);。 三、寻找最合适的图像分割函数 图像分割是车牌号提取的关键步骤。Matlab提供了多种图像分割算法，包括Roberts、Sobel、Prewitt、LOG和Canny等。使用edge函数可以实现图像分割，例如：[g,t]=edge(I1,'roberts',0.15,'both');。然后使用imshow函数来显示分割结果，例如：subplot(2,3,1); imshow(g); title('Roberts算子对图像分割的结果');。 四、弱化线条 弱化线条是车牌号提取的第四步骤。使用imerode函数可以对图像进行腐蚀，例如：I3=imerode(I2,se);。然后使用imshow函数来显示腐蚀结果，例如：figure,imshow(I3); 五、用矩形来膨胀 使用imclose函数可以对图像进行膨胀，例如：I4=imclose(I3,se);。然后使用imshow函数来显示膨胀结果，例如：figure,imshow(I4); 六、提取车牌区域 使用bwareaopen函数可以去除图像中面积过小的区域，例如：I5=bwareaopen(I4,2000);。然后使用imshow函数来显示提取结果，例如：figure,imshow(I5); 七、计算行列放向 计算行列放向是车牌号提取的第七步骤。使用Matlab的图像处理函数可以计算行列放向，例如：计算行列放向的灰度值累计和。 八、分割出车牌 使用Matlab的图像处理函数可以分割出车牌，例如：使用find函数来寻找车牌的边界。 九、得到二值化的车牌图像 使用Matlab的图像处理函数可以得到二值化的车牌图像，例如：使用im2bw函数来实现二值化。 十、删除面积小于20的对象 使用bwareaopen函数可以删除面积小于20的对象，例如：I6=bwareaopen(I5,20); 十一、去除图像顶端和底端的不感兴趣区域 使用Matlab的图像处理函数可以去除图像顶端和底端的不感兴趣区域，例如：使用imcrop函数来裁剪图像。 十二、将得到的二值图像取反 使用Matlab的图像处理函数可以将得到的二值图像取反，例如：使用imcomplement函数来实现取反。 十三、计算列方向灰度值累计和，用以分割图像得到字符 使用Matlab的图像处理函数可以计算列方向灰度值累计和，例如：使用sum函数来计算累计和。 十四、分割图像 使用Matlab的图像处理函数可以分割图像，例如：使用find函数来寻找图像的边界。 十五、构造训练样本 使用Matlab的图像处理函数可以构造训练样本，例如：使用imresize函数来调整图像大小。 十六、神经网络识别 使用Matlab的神经网络函数可以实现车牌识别，例如：使用patternnet函数来训练神经网络。