模板匹配算法实现新能源与蓝牌车牌识别MATLAB代码
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更新于2024-08-05
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"基于模板匹配算法实现新能源车牌识别的MATLAB源码"
在图像处理领域,车牌识别是一项重要的应用,尤其对于交通安全和智能交通系统至关重要。本资源提供的是一种使用模板匹配算法来识别新能源和蓝色车牌的MATLAB实现。下面将详细阐述这一识别过程的关键步骤。
1. **处理对象与流程**:
- 处理的对象包括新能源车牌和传统的蓝色车牌。新能源车牌因其特有的渐变色,使得直接使用阈值分割方法识别它们不如识别蓝色车牌可靠。
- 处理流程分为多个阶段:字符特征初选、长宽比筛选、颜色统计分析、倾斜校正、字符分割和模板匹配。
2. **字符特征初选**:
- 首先,利用车牌上字符的特征,如形状、大小和排列方式,进行初步的定位。这一步旨在从图像中找出可能包含车牌的区域。
3. **长宽比筛选**:
- 然后,应用最小外接矩形算法对初步选定的区域进行框选,并计算这些矩形的长宽比。设置合适的阈值,剔除不符合车牌一般长宽比的矩形,进一步缩小可能的车牌区域。
4. **颜色统计分析**:
- 对于剩余的候选区域,进行像素颜色统计。新能源车牌和蓝色车牌在颜色上有显著差异,通过对像素颜色的分析,可以精确确定车牌的位置,同时也能区分出车牌的类型。
5. **倾斜校正**:
- 为了后续的字符分割和模板匹配,需要对识别到的车牌进行倾斜校正。这一步通过计算边缘的垂直投影,找到车牌的主轴,然后进行旋转校正,确保车牌是水平的。
6. **字符分割**:
- 使用垂直投影法,对校正后的车牌图像进行分割,将每个字符分开。这是通过分析字符之间的缝隙,找到每个字符的边界来完成的。
7. **模板匹配**:
- 最后,对每个分离出的字符进行模板匹配。预先创建一个字符模板库,包含各种可能的字符,然后将每个字符与模板库中的模板进行比较,找到最佳匹配,从而识别出字符。
这个MATLAB源码提供了一种完整的车牌识别方案,尤其适用于新能源车牌的识别。通过字符特征提取、几何形状分析和颜色统计等手段,它能够有效地定位和识别不同类型的车牌,为实际应用提供了实用的技术支持。
2020-12-30 上传
2023-01-08 上传
2022-03-15 上传
2021-10-15 上传
2021-11-05 上传
2021-10-14 上传
2021-10-15 上传
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