MATLAB车牌识别完整代码实现

"车牌识别matlab代码" 这篇资源提供了一个完整的车牌识别系统，采用MATLAB编程实现。这个系统包括了图像预处理、边缘检测、形态学操作等关键步骤，适用于处理JPEG或BMP格式的图片。 1. 图像读取与显示：首先，通过`uigetfile`函数让用户选择需要识别的图像文件，支持JPEG和BMP格式。选择后，`imread`函数读取图像并用`imshow`显示。 2. RGB转灰度：为了简化图像处理，使用`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。 3. 图像直方图均衡化：使用`histeq`函数对灰度图像进行直方图均衡化，提升图像对比度。 4. 亮度调整：通过`imadjust`函数调整图像的亮度和对比度，使其更适合后续的边缘检测。 5. 边缘检测：运用`edge`函数，这里选择的是Robert算子，以检测图像的边缘。参数`0.15`是阈值，`'both'`表示同时检测水平和垂直边缘。 6. 形态学操作： - 腐蚀操作：`imerode`函数用于弱化边缘，去除小的白色区域，比如噪声点。 - 膨胀操作：通过`strel`定义一个矩形结构元素，并用`imclose`函数进行膨胀，目的是连接车牌的边缘，排除字符和其他小物体。 - 去除小区域：`bwareaopen`函数移除面积小于2000像素的连通组件，进一步滤掉非车牌的白噪声。 7. 横向扫描：这部分代码用于找到图像中白色像素最多的行，以确定车牌的可能位置。`white_y`是一个记录每行白色像素数量的矩阵，通过`max`函数找出最大值及其对应的行索引，从而初步定位到车牌所在的位置。 以上步骤构成了一个基础的车牌识别流程，但实际应用中可能还需要结合其他技术，如特征提取、模板匹配或机器学习算法来准确识别车牌号码。请注意，这个代码可能需要根据实际图像质量和需求进行调整和优化。