實驗四汽車的牌的照自動的識別

1、貴州大學(xué)實驗報告學(xué)院：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院專業(yè)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院班級:姓名孫明偉學(xué)號1108060026實驗組實驗時間2014-12-15指導(dǎo)教師呂曉丹成績實驗項目名稱實驗四汽車牌照自動識別實1.分析汽車牌照的特點(diǎn)，正確獲取整個圖像中車牌的區(qū)域，并識別出車牌號。驗?zāi)?.將圖像預(yù)處理、分割、分析等關(guān)鍵技術(shù)結(jié)合起來，理論與實踐相結(jié)合,提咼圖像處理關(guān)鍵技術(shù)的綜合應(yīng)用能力。的實驗1、對圖像某進(jìn)行直方圖均衡化處理。要2、再對圖像進(jìn)行直方圖規(guī)定化處理。求牌照自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集實

2、設(shè)備、識別車牌號碼的處理機(jī)等,其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和驗光學(xué)字符識別算法等。某些牌照識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷車輛駛?cè)胍曇暗墓δ茉Q之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、牌照識別理等幾部分。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進(jìn)行識別，然后組成牌照號碼輸出。1. 牌照定位自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、 光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照找到符合評判，最后區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,汽車牌照特征的

3、若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。流程圖如下:2. 牌照字符分割完成牌照區(qū)域的定位后， 再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進(jìn)行識別。字符分割般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一 些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。程圖如下:3. 牌照字符識別基于模板匹字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。配算法首先將分割后的字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫

4、中模板的大小， 然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有 兩種：一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。function d=ma in (jpg)匸imread('car.jpg');figure(1),imshow(l);title('原圖');11= rgb2gray(l);figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度圖');figure(2),subp

5、lot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度圖直方圖');I2=edge(I1,'robert',0.08,'both');實figure(3),imshow(I2);title('robert算子邊緣檢測')驗se=1;1;1;內(nèi)I3=imerode(I2,se);容figure(4),imshow(I3);title('腐蝕后圖像');se=strel('recta ngle',40,40);I4=imclose(I3,se);figure(5),imshow(I4);titl

6、e('平滑圖像的輪廓');I5=bwareaope n(l4,2000);figure(6),imshow(I5);title('從對象中移除小對象');y,x,z=size(l5);myl=double(l5);%begin橫向掃描ticBlue_y=zeros(y,1);for i=1:yfor j=1:xif(myl(i,j,1)=1)%如果myl(i,j,1)即myl圖像中坐標(biāo)為(i,j)的點(diǎn)為藍(lán)色%則Blue_y的相應(yīng)行的元素 white_y(i,1)值加1Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%藍(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計endendendtemp

7、 MaxY=max(Blue_y);%temp 為向量 white_y 的元素中的最大值，MaxY 為該值的索引(在向量中的位置)PY1=MaxY;while (Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)PY仁 PY1-1;endPY2=MaxY;while (Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2<y)PY2=PY2+1;endIY=I(PY1:PY2,:,:);%IY為原始圖像1中截取的縱坐標(biāo)在 PY1 : PY2之間的部分%end橫向掃描%begi n縱向掃描Blue_x-zeros(1,x);% 進(jìn)一步確疋

8、 x方向的車牌區(qū)域for j=1:xfor i=PY1:PY2if(myl(i,j,1)=1)Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;endendendPX仁 1;while (Blue_x(1,PX1)<3) &&(PX1<x)PX仁 PX1+1;endPX2=x;while (Blue_x(1,PX2)<3) &&(PX2>PX1)PX2=PX2-1;end%end縱向掃描PX仁PX1-2;%對車牌區(qū)域的校正PX2=PX2+2;dw=l(PY1:PY2,:,:);t=toc;figure(7),subplot(1,2,1

9、),imshow(IY),title(' figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title(' imwrite(dw,'dw.jpg');file name,filepath=uigetfile('dw.jpg',' jpg=strcat(filepath,file name);a=imread('dw.jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,'1.車牌灰度圖像.jpg');figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title

10、('1.g_max=double(max(max(b);g_mi n=double(mi n( mi n(b);T=ro un d(g_max-(g_max-g_mi n)/3); % Tm, n=size(b);d=(double(b)>=T); % d:二值圖像 imwrite(d,'2. 車牌二值圖像.jpg'); figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2. figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.行方向合理區(qū)域');定位剪切后的彩色車牌圖像

11、')輸入一個定位裁剪后的車牌圖像');車牌灰度圖像')為二值化的閾值車牌二值圖像')均值濾波前')%濾波h=fspecial('average',3);d=im2bw(ro un d(filter2(h,d);imwrite(d,'4.均值濾波后.jpg');figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值濾波后')%某些圖像進(jìn)行操作%膨脹或腐蝕% se=strel('square',3); %使用一個3X3的正方形結(jié)果元素對象對創(chuàng)建的圖像膨脹%

12、'li ne'/'diam on d'/'ball'.se=eye(2); % eye( n) returns the n-by-n ide ntity matrix單位矩陣m, n=size(d);if bwarea(d)/m/n>=0.365d=imerode(d,se);elseif bwarea(d)/m/n<=0.235d=imdilate(d,se);endimwrite(d,'5.膨脹或腐蝕處理后.jpg');figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.

13、膨脹或腐蝕處理后')%尋找連續(xù)有文字的塊，若長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個字符組成，需要分割d=qiege(d);m, n=size(d);figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title( n)k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;while j=nwhile s(j)=0j=j+1;endk1=j;while s(j)=0 && j<=n-1j=j+1;endk2=j-1;if k2-k1>=rou nd( n/6.5)val, nu m=mi n( sum(d(:,k1+5:k2-5);d(:,k1+ num+5)=

14、0;% 分割endend%再切割d=qiege(d);%切割出7個字符y1=10;y2=0.25;flag=0;word 1=;while flag=Om, n=size(d);left=1;wide=0;while sum(d(:,wide+1)=0wide=wide+1;endif wide<y1%認(rèn)為是左側(cè)干擾d(:,1:wide)=0;d=qiege(d);elsetemp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m);m, n=size(temp);all=sum(sum(temp);two_thirds=sum(sum(temp(ro un d(m/3):2*ro u

15、n d(m/3),:);if two_thirds/all>y2flag=1;word 仁temp;% WORD 1endd(:,1:wide)=O;d=qiege(d);endend%分割出第二個字符word2,d=getword(d);%分割出第三個字符word3,d=getword(d);%分割出第四個字符word4,d=getword(d);%分割出第五個字符word5,d=getword(d);%分割出第六個字符word6,d=getword(d);%分割出第七個字符word7,d=getword(d); figure(9),imshow(word1),title('1

16、'); figure(10),imshow(word2),title(2); figure(11),imshow(word3),title(3); figure(12),imshow(word4),title('4'); figure(13),imshow(word5),title('5'); figure(14),imshow(word6),title('6'); figure(15),imshow(word7),title('7');m,n=size(word1);%商用系統(tǒng)程序中歸一化大小為40*20,此處演示wor

17、d 1= imresize(word1,40 20); word2=imresize(word2,40 20); word3=imresize(word3,40 20); word4=imresize(word4,40 20); word5=imresize(word5,40 20); word6=imresize(word6,40 20);word7=imresize(word7,40 20);figure(16),subplot(3,7,8),imshow(word1),title('1');subplot(3,7,9),imshow(word2),title('2

18、');subplot(3,7,10),imshow(word3),title('3');subplot(3,7,11),imshow(word4),title('4');subplot(3,7,12),imshow(word5),title('5');subplot(3,7,13),imshow(word6),title('6');subplot(3,7,14),imshow(word7),title('7');imwrite(word1,'1.jpg');imwrite(word2,

19、9;2.jpg');imwrite(word3,'3.jpg');imwrite(word4,'4.jpg');imwrite(word5,'5.jpg');imwrite(word6,'6.jpg');imwrite(word7,'7.jpg');liccode=char('0':'9' 'A':'Z''冀蘇豫陜魯');%建立自動識別字符代碼表SubBw2=zeros(40,20);l=1;for I=1:7ii=i nt2s

20、tr(I);t=imread(ii,'.jpg');SegBw2=imresize(t,40 20,' nearest');SegBw2=double(SegBw2)>20;if l=1%第一位漢字識別kmin=37;kmax=40;elseif l=2%第二位 AZ 字母識別kmi n=11;kmax=36;else l>=3%第二位以后是字母或數(shù)字識別kmi n=1;kmax=36;endfor k2=kmi n:kmaxfname=strcat('字符模板 1',liccode(k2),'.jpg');SamBw

21、2 = imread(fname);SamBw2=double(SamBw2)>1;for i=1:40for j=1:20SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j);endend%以上相當(dāng)于兩幅圖相減得到第三幅圖Dmax=O;for k1=1:40for 11=1:20if ( SubBw2(k1,l1) > 0 | SubBw2(k1,l1) <0 )Dmax=Dmax+1;endendendError(k2)=Dma x;endError仁Error(kmi n:kmax);Min Error=mi n( Error1);fin dc=fi

22、nd(Error1=Mi nError);1=1+1;endfigure(17),subplot(3,1,2),imshow(dw),title ('車牌號碼:貴 A 1 0 7 5 3');%子程序：(getword 子程序)function word,result=getword(d)word=;flag=0;y1=8;y2=0.5;while flag=0m, n=size(d);wide=0;while sum(d(:,wide+1)=0 && wide<=n-2 wide=wide+1;endtemp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m);ml, n1=size(temp);if wide<y1 && n1/m1>y2d(:,1:wide)=0