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导言

车牌辨认系统是一项比较老练的技能,而且现已得到了广泛的运用:

图1 图片辨认系统(图片来源于百度)

车牌辨认技能首要包含三个方面:车牌定位、字符切开和字符辨认三个中心模块。车牌定位是运用车牌的色彩和形状特征承认并获取轿车的车牌方位;字符切开是将获取到的车牌切开成单个字符;字符辨认现在首要有依据模板匹配算法和依据人工神经网络晋嫣吧官博算法对切开的字符进行辨认。下面咱们对依据MATLAB的车牌辨认系统进行详细的介余峻承绍。

本appeyes文要点解说车牌定位的完成。

1.图画数据读入

这儿所说的车牌辨认是依据图画的车牌辨认技能。要想完成车牌辨认,首要要从核算机中读取含有要辨认车牌的图片,MATLAB常用的读取图片有两种办法,一是运用uigetfile函数,履行此函数可得到供用户挑选图片文件的对话洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建框,用户挑选要辨认的图片并确认后,会回来此图片的文件名和路径名。二是运用imread函数将图画数据读出,赋值给变量I,然后完成图画数据的读入。读取之后的I矩阵是一个三维矩阵,榜首第二维表明图画的宽和福建水池现巨鼋高,第三维柏寒儿子韩青表明RGB三色。

图2 读取图片

资料图片来源于百度图库。

2. 图画转化

咱们读取图片之后得到的矩阵式三维数据I,而在处理图片时,咱们只需要其间的一种色彩就能够完成图片的辨认,这样就降低了数据处理的杂乱程度。运用的函数是rgb2gray函数,该函数接纳一个五颜六色图画,回来该图画转化为灰度图后的图画数据何树军,并将该数据赋值给变量I1,转化完之后的I1也是矩阵,可是是二维矩阵,没有五颜六色信息。

图3 灰度图画

3. 边际检测

图画的边际检测是数字图画处理的根本问题,边际检测的意图是标识数字图画中亮度改变显着的点。图画特点中的显着改变一般反映了特点的回忆中悠远的春天重要事情和改变。经典的边际检测办法,是经过对原始图画中像素的某洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建小邻域结构边际检测算子来到达检测边际这一意图来完成的。

常洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建用的边际检测算子有:Roberts Cross算子,Prewitt算子,Sobel算子,百萃春 Kirsch算子,罗盘算子,Canny算子,Laplacian算子等,本文选用最常用的一阶算子芊雅黛Roberts Cross算子,核算得到如下成果:

图4 边际检测

4. 图画腐蚀

腐蚀首要用于形态学中除掉图画的某些部分,Matlab用imerode函数完成图画腐蚀。常见图画形态学运算:腐蚀、胀大、开运算、闭运算、骨架抽取等,其间最根本的形态学操作是:胀大和腐蚀。

胀大和腐蚀的主洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建要用处:消除噪声;切开出独立的图画元素,在图画中衔接相邻的元素;寻觅图画中显着的极大值或极小值区;求出图画的梯度。腐蚀和胀大是对像素值大的部分而肺组词言的,即高亮白部分而不是黑色部分,腐蚀是图画中的高亮部分被腐蚀掉,范畴减缩,效果图拥有比原图更小的高亮区域。

所以说,腐蚀之后的图画是取光头姐原图画更精华的部分,然后去除噪声。

图5 图画的腐蚀

5. 图画滑润处理

图画滑润是指用于杰出图画的别吸了宽大区寝取村之牢房兴事域、低频成分、骨干部分或按捺图画噪声和搅扰高频成分的图画处理办法,意图是使图画亮度陡峭骤变,减小骤变梯度,改进图画质量洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建。图画滑润的办法孟阳直播间包含:插值办法,线性滑润办法,卷积法等等。这样的处理办法依据图画噪声的不同进行滑润,比方椒盐噪声,就选用线性滑润办法。下面给出滑润后的效果图。

图6 图片的滑润处理

6. 移套流氓除小目标

bwareaopen是matlab函数,作用是删去二值图画BW中面积小于P的目标,默许情况下conn使簿本五颜六色用8邻域。本文运用bwareao马渼凯pen函数对图画的小目标进行除掉。

图7 移除小目标

7. 确认车牌方位

经过上面的6过程处理之后,咱们能够看出,现已根本确认了车牌苦战森林电视剧全集所洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建在的方位,现在需要将车牌在图片中的洋河大曲,依据MATLAB的车牌定位问题,装配式修建详细坐标确认,以便利下一步的取舍。

这儿确认车牌方位的思路为:找出图画矩阵中最大的元素,它所对应的行即为该二值图画中白色像素点最多的行,该行可认为是接近车牌中心的一行。 然后咱们以这一行为起点,别离向上向下逐行扫描,确认车牌的上鸿沟(或下鸿沟)。 丁小根严蕊同理,咱们能够用相同的办法确认出车牌的左鸿沟和右鸿沟。

图8 确认车牌在图中的方位

8. 剪切出车牌

第7步咱们现已确认了车牌在图中的方位,下面直接剪切出相应的数据即可:

图9 车牌剪切图

总结

本文首要解说了车牌辨认中的车牌定位问题。(未完待续)

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