MATLAB车牌字符分割与识别源码

"该资源提供了一段MATLAB代码，用于实现车牌识别中的字符分割功能，旨在简化汽车识别系统的操作流程。代码包括了两部分主要功能：水平方向的字符分割和垂直方向的字符检测。" 详细解释： 在车牌识别系统中，字符分割是关键步骤之一，它将车牌图像中的每个单独字符分离出来，以便后续进行字符识别。这段MATLAB代码提供了这样的功能。 1. 水平方向字符分割： 代码首先通过全局变量`globalbw`处理二值化图像`bw`。函数`qiege(bw)`可能用于消除噪声或边缘细化。然后，通过计算每行像素的和，找到连续的黑色像素段（代表字符），并判断其长度是否大于等于列数的6.5倍。如果满足条件，说明找到了一个字符边界，然后对边界内的像素进行处理，可能是标记或切割。这一步确保了字符在水平方向上的准确分割。 2. 垂直方向字符检测： 这部分代码用于在已分割的水平条带中，进一步检测和提取单个字符。设置两个阈值`y1`和`y2`来判断字符的宽度和高度。当条带宽度小于`y1`时，认为没有字符，清除这一区域；否则，对条带进行裁剪和二值化处理，并计算裁剪后图像的总面积`all`和中间三分之一区域的面积`two_thirds`。如果`two_thirds`与`all`的比例大于`y2`，则认为找到了一个字符，将其保存为`word1`。这样，代码在垂直方向上分离出最有可能是字符的区域。 3. 辅助函数`qiege(bw)`： 这个函数可能是用来去除图像边缘的无用部分，如空白边框，通过遍历图像的上下左右边缘，找到第一个非零像素的位置，然后进行裁剪。这样可以确保处理的图像仅包含有效字符信息，提高后续处理的准确性。 这段代码提供了车牌字符分割的基本流程，包括水平和垂直两个方向的分割策略，以适应不同的车牌图像，提高字符识别的效率和准确性。在实际应用中，可以根据具体需求对这些参数进行调整优化。