MATLAB实现车牌定位代码分享

"这是一个基于颜色模型的汽车牌照定位MATLAB小程序，作者ZHAOHui于2005年4月30日修改。" 在汽车牌照识别领域，此MATLAB代码着重实现了车牌位置的检测，是图像处理技术在智能交通系统中的一个应用。以下是该程序涉及的关键知识点： 1. 颜色模型转换： - 颜色模型在计算机视觉中至关重要，此处使用了从RGB（红绿蓝）到HSI（色调、饱和度、强度）的转换。HSI模型更适合人类视觉系统，有时在处理颜色信息时更方便。 2. 图像预处理： - 首先，程序读取名为'Car.jpg'的图像，并将其转换为双精度浮点型数组`myI`，这是MATLAB中进行图像处理的常见步骤。 3. 二值化与边缘检测： - 通过设定特定的RGB色彩范围（110-121, 141-155, 210-240），代码将图像中符合这些条件的像素标记出来，这类似于一种简单的二值化操作，用于识别可能属于车牌的区域。 4. 行扫描与列扫描： - `Blue_y`和`Blue_x`变量分别用于统计满足条件的行和列像素数量，这有助于找到车牌所在的垂直和水平边界。 5. 最大值搜索与边界确定： - 使用`max()`函数找到满足条件的像素最大值（`tempMaxY`），然后通过迭代找到车牌上下边界（`PY1`和`PY2`）以及左右边界（`PX1`和`PX2`）。 6. 车牌区域截取： - 通过确定的边界，程序截取出图像中的车牌区域`IY`，这部分可以作为后续字符识别的输入。 7. 阈值设定： - 在确定边界的过程中，使用了阈值（如5和3）来确保找到的是连续且有一定宽度的区域，而不是孤立的像素点。 8. 循环与条件判断： - 循环结构（`for`循环）用于遍历图像像素，条件判断（`if`语句）用于筛选出符合车牌颜色特征的像素。 9. MATLAB编程技巧： - 使用`tic`和`toc`来计算程序执行时间，对于优化算法性能有帮助。 - 切片操作（如`I(PY1:PY2,PX1-2:`)用于选取图像子区域。 这段MATLAB代码展示了基本的图像处理步骤，包括颜色空间转换、二值化、边界检测和区域选择，这些都是车牌识别系统中的基础模块。在实际应用中，完整的车牌识别系统还需要包括字符分割和字符识别等更复杂的步骤。