MATLAB车牌定位算法实现

"该资源是MATLAB环境下实现的车牌定位程序，主要针对小型车和卡车的车牌进行识别。程序包含了图像读取、灰度处理、边缘检测、形态学操作等步骤，通过计算白色像素数量来定位车牌的上下边界。" 在MATLAB中，车牌定位是一个典型的图像处理问题，涉及到了以下几个关键知识点： 1. **图像读取与显示**： 使用`imread`函数读取图像文件，`imshow`函数用于显示图像。例如，`I=imread(strcat(pathname,namefile));`读取用户选择的图片，并用`imshow(I);`展示。 2. **颜色空间转换**： 由RGB转换到灰度图，常使用`rgb2gray`函数。如`I1=rgb2gray(I);`将原图转换为灰度图像，便于后续处理。 3. **边缘检测**： 边缘检测是识别物体轮廓的重要步骤，这里使用了罗伯特算子`edge(I1,'robert',0.15,'both');`。参数`0.15`是阈值，`'both'`表示进行双边检测。 4. **形态学操作**： 包括腐蚀（`imerode`）和闭运算（`imclose`），用于去除噪声和连接断开的边缘。例如，`I3=imerode(I2,se);`和`I4=imclose(I3,se);`，其中`se`是结构元素，可以定义为矩形，如`strel('rectangle',[25,25]);`。 5. **区域选择与过滤**： `bwareaopen`函数用于删除面积小于特定值的连通组件，如`I5=bwareaopen(I4,2000);`，此处设定面积小于2000个像素的区域会被删除。 6. **车牌位置确定**： 计算白色像素的数量来确定车牌的上下边界。首先创建一个零矩阵`whitr_y=zeros(y,1);`，然后遍历图像，统计每一行的白色像素数量。找到最大值`tempMaxY`后，通过回溯找到连续5个以上白色像素的行，从而确定车牌的上边界`PY1`和下边界`PY2`。 这个程序通过一系列图像处理步骤，逐步筛选和定位车牌所在的区域。实际应用中，可能还需要对结果进行进一步处理，如二值化、倾斜校正以及字符分割等，以便进行字符识别。这个程序是车牌识别系统的一个基础部分，对于理解图像处理和计算机视觉原理有很好的实践意义。