MATLAB实现车牌识别与定位

"该资源是一个基于MATLAB的车牌识别系统设计，包含代码和运行结果展示。主要涉及图像处理技术，包括图像读取、车牌定位与提取。系统支持JPEG格式的图像输入，通过水平垂直双向投影法对蓝色车牌进行定位。" 在MATLAB环境下开发的车牌识别系统是一个图像处理应用，其核心目标是从图像中准确地识别和提取车牌信息。这个系统首先从用户选择的JPEG格式图像中读取车牌图像，利用MATLAB内置的`imread()`函数实现。例如，通过以下代码读取图像： ```matlab [fnpn]=uigetfile('*.JPG', '选择图片'); % 选择图像文件，fn为文件名，pn为路径 I=imread([fnpn]); % 显示所选图像 imshow(I); title('原始车牌图像'); ``` 接着，系统进行车牌的定位。由于车牌通常为蓝色背景，因此系统针对蓝色进行颜色判断。利用三通道RGB颜色模型，检查每个像素点的蓝通道值，筛选出符合条件的蓝色像素点。以下代码片段展示了如何统计蓝色像素点： ```matlab Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if ((myI(i,j,1)<=48) && ((myI(i,j,2)<=100)&&(myI(i,j,2)>=40)) && ((myI(i,j,3)<=200)&&(myI(i,j,3)>=80)) Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1; % 统计蓝色像素点 end end end ``` 通过比较每一行蓝色像素点的数量，找到最大值所在行，然后在这一行的基础上向上和向下扫描，直至蓝色像素点数量低于预设阈值，从而确定车牌的Y轴坐标范围。这样，可以提取出车牌所在的图像区域。 这个系统的详细设计还包括后续的步骤，如车牌的二值化、噪声去除、字符分割以及字符识别等，但这些部分在提供的内容中未给出具体的代码实现。完整的车牌识别系统会结合模板匹配、机器学习等技术，对分割出的字符进行识别，最终输出车牌号码。 这个MATLAB车牌识别系统是一个实用的图像处理项目，它演示了如何利用MATLAB处理图像，进行颜色判断和区域定位，对于理解图像处理和车牌识别的基本流程具有很好的参考价值。