基于圖像處理的汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)

1、醫(yī)學(xué)圖像處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告設(shè)計(jì)題目：基于圖像處理的汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)專 業(yè)： 生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè) 班 級(jí)： 2 學(xué)號(hào)： 20120260222 學(xué)生姓名： 秦利凡 以下指導(dǎo)教師填寫分項(xiàng)成績：出勤 成品 答辯及考核 總 成 績：總分 成績 指導(dǎo)教師： 戴啟軍 基于圖像處理的汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)目錄一 前言與關(guān)鍵詞二 車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)工作原理三 圖像處理四 車牌定位與均值濾波五 字符切割與識(shí)別一，前言：車牌識(shí)別(LPR)系統(tǒng)是以識(shí)別汽車牌照為特定目標(biāo)的專用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng).汽車牌照的唯一性使得汽車牌照的識(shí)別成為實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的重要部分之一.車牌的自動(dòng)識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)的結(jié)合.隨著汽車

2、行業(yè)和公共交通事業(yè)的發(fā)展,智能交通控制系統(tǒng)變得必要,它不但可以廣泛地應(yīng)用于交通流量檢測,而且還可以應(yīng)用于交通控制與誘導(dǎo),機(jī)場、港口、小區(qū)的車輛管理,不停車自動(dòng)收費(fèi),闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領(lǐng)域.而智能交通系統(tǒng)包括信息采集、圖像處理和識(shí)別,自動(dòng)計(jì)時(shí)、收費(fèi)等模塊.因此,具有廣闊的應(yīng)用前景.本論文主要研究智能交通系統(tǒng)中的基于圖像處理的汽車牌識(shí)別系統(tǒng).。關(guān)鍵詞：MATLAB仿真，車牌識(shí)別，圖像處理，字符切分，字符識(shí)別二，車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)工作原理車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理為：將攝像頭拍攝到的包含車輛牌照的圖像通過視頻卡輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行預(yù)處理，再由檢索模塊對(duì)牌照進(jìn)行搜索、檢測、定位，并

3、分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，然后對(duì)牌照字符進(jìn)行二值化并將其分割為單個(gè)字符，然后輸入JPEG或BMP格式的數(shù)字，輸出則為車牌號(hào)碼的數(shù)字。車牌照系統(tǒng)主要分為圖像采集，圖像處理，車牌定位，字符切分，字符識(shí)別幾個(gè)部分，如圖所示，牌照識(shí)別系統(tǒng)原理圖：心電放大器系統(tǒng)簡介和基本原理1、心電放大器總體簡介 心電信號(hào)是一種十分微弱的信號(hào)，常見的心電頻率一般在0100Hz之間，能量主要集中在17Hz附近，幅度小于5mV，大約在10uV（胎兒）5mV（成人）之間，所需放大倍數(shù)大約為500-1000倍。心電電極阻抗較大，一般在幾十千歐以上。在檢測生物電信號(hào)的同時(shí)存在強(qiáng)大的干擾，主要有電極極化電壓引起基線漂移，電源工

4、頻干擾(50Hz)，肌電干擾(幾百Hz以上)，臨床上還存在高頻電刀的干擾。電源工頻干擾主要是以共模形式存在，幅值可達(dá)幾伏甚至幾十伏，所以心電放大器必須具有很高的共模抑制比。電極極化電壓引起基線漂移是由于測量電極與生物體之間構(gòu)成化學(xué)半電池而產(chǎn)生的直流電壓，最大可達(dá)300mV，因此心電放大器的前級(jí)增益不能過大，而且要有去極化電壓的RC常數(shù)電路。由于信號(hào)源內(nèi)阻可達(dá)幾十K、乃至幾百K，所以，心電放大器的輸入阻抗必須在幾M以上，而且 共模抑制比（CMRR）也要在60dB以上（目前的心電圖機(jī)共模抑制比一般均在89dB）。同時(shí)要在無源、有源低通濾波器中有效地濾除與心電信號(hào)無關(guān)的高頻信號(hào)，通過系統(tǒng)調(diào)試，最后得

5、到放大、無噪聲干擾的心電信號(hào)。心電放大器在人體心電圖以及各種生物信號(hào)提取中有種要的作用。人體心電信號(hào)是微弱的生物電信號(hào)，需要較大的放大倍數(shù)和較高的共模抑制比，因此設(shè)計(jì)三運(yùn)放放大電路使信號(hào)兩端盡量對(duì)稱，將抑制共模干擾。另外，本設(shè)計(jì)只討論和研究心電放大器的模塊，另外若采用交流供電，為防止出現(xiàn)電源電流泄露對(duì)病人造成傷害，還必須在心電放大器和信號(hào)采集設(shè)備間光電隔離保護(hù)電路。 大致的電路框圖如下：2、心電放大器的基本參數(shù) 心電放大器的主要系統(tǒng)參數(shù)有，輸入阻抗，輸入噪聲，輸出阻抗。除去系統(tǒng)參數(shù)外，每個(gè)部分還有其不同的衡量性能的參數(shù)。1 輸入阻抗測量方法：接好電源，將輸出接地，用萬用表測量兩輸入端之間的阻抗

6、，即輸入阻抗。測量結(jié)果：測得輸入阻抗大于200M。2 輸入噪聲測量方法：接好電路，將兩輸入端接，測量其輸出信號(hào)幅度的大小。測量結(jié)果：系統(tǒng)性能最好的時(shí)候，輸出信號(hào)為0.1V，反算到輸入端，可得輸入噪聲為45uV。3 輸出阻抗測量方法：接好電路，輸入小直流信號(hào)，分別測其直接輸出電壓和加1 負(fù)載后的電壓輸出，通過分壓公式，可求得輸出阻抗。測量結(jié)果：輸出阻抗為0.4 3、心電放大器的組成部分 本電路設(shè)計(jì)主要是由五部分構(gòu)成。1、放大電路。其中前置放大器是硬件電路的關(guān)鍵所在，設(shè)計(jì)的好壞直接影響信號(hào)的質(zhì)量，從而影響到儀器的特性； 2、共模抑制電路。在設(shè)計(jì)中使用了右腿驅(qū)動(dòng)電路、屏蔽驅(qū)動(dòng)電路，它們可以消除信號(hào)中

7、的共模電壓，提高共模抑制比，使信號(hào)輸出的質(zhì)量得到提高 3、低通濾波電路及時(shí)間常數(shù)電路。常見的心電頻率一般在0.05-100Hz之間，能量主要集中在17Hz附近，幅度微小，大概為5mV，臨床監(jiān)護(hù)有用頻率為0.530幾Hz，因此設(shè)計(jì)保留40Hz以下的信號(hào)。時(shí)間常數(shù)電路實(shí)現(xiàn)一階無源高通，截止頻率為0.05Hz，時(shí)間常數(shù)為3.6s。4、工頻50Hz的陷波電路。本設(shè)計(jì)采用了雙T帶阻濾波電路，它能夠?qū)δ骋活l段的信號(hào)進(jìn)行濾除，用它能有效選擇而對(duì)電源工頻產(chǎn)生的50Hz的噪聲進(jìn)行濾除。 心電放大器方案論證及電路設(shè)計(jì) 1、前置放大電路的設(shè)計(jì)前置放大器是硬件電路的關(guān)鍵所在，設(shè)計(jì)的好壞直接影響信號(hào)的質(zhì)量，從而影響到儀

8、器的特性。除了要求精度高性能穩(wěn)定之外，根據(jù)心電信號(hào)的特點(diǎn)，前置級(jí)應(yīng)該滿足下述要求：（1） 高輸入阻抗。被提取的心電信號(hào)是不穩(wěn)定的高內(nèi)阻的微弱信號(hào)，為了減少信號(hào)源內(nèi)阻的影響，必須提高放大器輸入阻抗。一般情況下，信號(hào)源的內(nèi)阻為100k，則放大器的輸入阻抗應(yīng)大于1M。（2） 高共模抑制比（CMRR）。人體所攜帶的工頻干擾以及所測量的信號(hào)以外的生理信號(hào)的干擾，一般為共模干擾，前置級(jí)須采用CMRR高的差動(dòng)放大形式，以減少共模干擾的傳遞。（3） 低噪聲、低漂移。主要作用是對(duì)源信號(hào)的影響小，拾取信號(hào)的能力強(qiáng)，能夠防止輸出飽和、使輸出穩(wěn)定。 下面利用AD620來設(shè)計(jì)放大電路 AD620是一種只用一個(gè)外部電阻就

9、能設(shè)置放大倍數(shù)為11000的低功耗、高精度儀表放大器。盡管AD620由傳統(tǒng)的三運(yùn)放放大器發(fā)展規(guī)律而成,但一些主要性能卻優(yōu)于三運(yùn)放構(gòu)成的儀表放大器設(shè)計(jì),電源范圍寬(±2.3V-±18V),設(shè)計(jì)體積小,功耗非常低(最大供電電流僅為1.3mA)因而使用于低電壓、低功耗的應(yīng)用場合。           圖3 AD620芯片引腳圖 AD620的工作原理：AD620是在傳統(tǒng)的三運(yùn)放組合方式改進(jìn)的基礎(chǔ)上研制的單片儀用放大器。輸入三極管Q1和Q2提供了唯一雙極差分輸入，因內(nèi)部的超處

10、理，它的輸入偏移電流比一般情況低10倍。通過Q1-A1-R1環(huán)路和Q2-A2-R2環(huán)路的反饋，保持了Q1，Q2集成極電流為常量，所以輸入電壓相當(dāng)于加在外接電阻Rg的兩端，從輸入到A1/A2輸出的差分放大倍數(shù)為。由A3組成的單位增益減法器消除了任何共模成分，而產(chǎn)生一個(gè)與REF管腳電位有關(guān)的單路輸出。由輸入三極管集成電極電流和基極電阻確定的輸入電壓噪聲減小到9nV。內(nèi)部增益電阻R1和R2被精確確定24.7k,使得運(yùn)放增益精確地有Rg確定:       或         

11、;         圖4 AD620結(jié)構(gòu)簡圖 AD620由于體積小、功耗低、噪聲小及供電電源范圍廣等特點(diǎn)，特別適宜應(yīng)用到諸如傳感器接口、心電圖監(jiān)測儀、精密電壓電流轉(zhuǎn)換等應(yīng)用場合。 圖 5帶輸入緩沖實(shí)用AD620芯片的具體電路參數(shù)選擇：實(shí)際電路中去掉由22K的電阻和220pF的獨(dú)石電容組成無源低通濾波器，在N1、N2之前分別串聯(lián)一個(gè)10K的電阻，其作用是限流，然后選擇了跟隨器來穩(wěn)定電壓?？梢苑乐惯\(yùn)放差動(dòng)輸入電壓大于0.7V。運(yùn)放采用四運(yùn)放TL084。R-R電阻網(wǎng)絡(luò)中的電阻取10K，選取的時(shí)候通過測

12、量選取阻值基本一樣的電阻。2、共模信號(hào)抑制電路的設(shè)計(jì) 體表驅(qū)動(dòng)電路是專為克服人體承載的共模干擾（主要是50Hz共模干擾），提高CMRR而設(shè)計(jì)的，原理是采用以人體為相加點(diǎn)的共模電壓并聯(lián)負(fù)反饋，其方法是取出前置放大級(jí)中的共模電壓，經(jīng)驅(qū)動(dòng)電路倒相放大后再加回體表上，所以稱為右腿驅(qū)動(dòng)。之所以是右腳還有另外一個(gè)原因，因?yàn)橛夷_比左腳離心臟更遠(yuǎn)，所以測試來更準(zhǔn)確。雖然AD620的共模抑制比較高，但當(dāng)接入其他電路時(shí)，其共模抑制比會(huì)變得較低，我們?cè)谔岣吖材Ｒ种票鹊耐瑫r(shí)，也要考慮用直接降低共模信號(hào)的方法來提高其值，右腿驅(qū)動(dòng)電路就是一個(gè)很好的降低抑制共模信號(hào)的方法，在右腿接入一反向放大器，并與儀表放大相連，可以將共

13、模信號(hào)抑制1K倍（K為反向放大增益），從而有效的降低了共模信號(hào)。   前置放大級(jí) 圖6 與并聯(lián)型跟隨輸入前置放大器相配合的驅(qū)動(dòng)電路 選擇此方案是因?yàn)檫@種方案更加通用有效。而加上前置放大電路還需要討論導(dǎo)聯(lián)輸入，導(dǎo)聯(lián)線又稱輸入電纜線。其作用是將電極板上獲得的心電信號(hào)送到放大器的輸入端。心臟電興奮傳導(dǎo)系統(tǒng)所產(chǎn)生的電壓是幅值及空間方向隨時(shí)間變化的向量。放在體表的電極所測出的ECG信號(hào)將隨不同位置而異。心周期中某段ECG描跡在這一電極位置不明顯，而在另一位置上卻很清楚。為了完整描述心臟的活動(dòng)狀況，應(yīng)采用多電極導(dǎo)聯(lián)方式測量心電信號(hào)，基于現(xiàn)在的實(shí)驗(yàn)條件及要求，選擇3導(dǎo)聯(lián)方式：左臂（LA），右臂（R

14、A）以及右腿（RL）。各導(dǎo)聯(lián)線以不同顏色的標(biāo)志來表示所接的部位。為了減少連接時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤，國際統(tǒng)一規(guī)定字母和導(dǎo)線色標(biāo)為：R-右臂（紅）；L-左臂（黃）； RF-右腿（黑）。具體電路圖如下，而測試時(shí)，將測試者的的左手與LA端相連，而右手與RA相連。右腳與RL端相連。 圖7 與并聯(lián)型跟隨輸入前置放大器相配合的實(shí)際驅(qū)動(dòng)電路參數(shù)選擇：實(shí)際電路中考慮功耗問題，R6取10 K，R8取10M，K= -R8/R6=-100，R7=1M為限流保護(hù)電阻，為使電路更簡便去掉了起穩(wěn)定作用的CF。1圖像采集目前圖像采集主要采用專用攝像機(jī)連接圖像采集卡或者直接連接便攜式筆記本進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。2圖

15、像處理需對(duì)采集的圖像進(jìn)行增強(qiáng)、恢復(fù)、變換等處理，目的是突出車牌的主要特征，以便更好地提取車牌區(qū)域。3車牌定位從人眼視覺的角度出發(fā)，并根據(jù)車牌的字符目標(biāo)區(qū)域的特點(diǎn)，在二值化圖像的基礎(chǔ)上提取相應(yīng)的特征，尋找最符合牌照特征的區(qū)域。車牌定位是車輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵和難點(diǎn)，實(shí)際圖像中的噪聲、復(fù)雜的背景等干擾都會(huì)使定位十分困難。4字符分割是從獲得的牌照區(qū)域分割出單個(gè)字符(包括漢字、字母和數(shù)字)以便于進(jìn)行字符識(shí)別的過程。考慮到車牌上的字符一般除了一個(gè)漢字外其他的都是字母，即在理想狀態(tài)下每個(gè)字符是全連通的且互不相連，因此可以使用特定的方法進(jìn)行字符切分。5字符識(shí)別是使分割得到的字符進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為文本并存入數(shù)

16、據(jù)庫或者直接顯示出來的過程。三，圖像處理圖像預(yù)處理包括對(duì)動(dòng)態(tài)采集到的圖像進(jìn)行灰度化、二值化、邊界增強(qiáng)、濾波等處理，以克服圖像干擾，改善識(shí)別效果。車牌圖像信息的采集、輸入過程中由于受到自然環(huán)境的影響，如光照(白天、黑夜)、天氣(陰、雨、霧、雪、晴)，還有季節(jié)、運(yùn)動(dòng)失真及模糊等因素，總會(huì)使所獲取的圖像質(zhì)量下降，給后面的車牌圖像定位、字符分割和字符識(shí)別帶來很大的困難。因此需要對(duì)車牌初始圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，提高圖像質(zhì)量并突出我們所需要的信息，從而有利于進(jìn)行各種后續(xù)的處理。圖像預(yù)處理是相對(duì)于圖像分析、圖像識(shí)別、圖像理解而言的一種對(duì)圖像前期的處理，也可以看作是對(duì)初始采集圖像的增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)的目的就是采用

17、一系列技術(shù)，改善圖像的效果或?qū)D像進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q以突出某些有用的信息，去除或消弱無用的信息，如改變圖像的對(duì)比度、去除噪聲或強(qiáng)調(diào)邊緣等，從而改進(jìn)特征抽取、匹配和識(shí)別的可靠性。1,圖像灰度化與二值化function d=main(jpg)I=imread('F:3.png');figure(1),imshow(I);title('原圖');I1=rgb2gray(I); %將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度圖');figure(2),subplot(1,2,2

18、),imhist(I1);title('灰度圖直方圖');2，邊緣檢測和邊緣腐蝕I2=edge(I1,'robert',0.08,'both'); %高斯濾波器,方差為0.08figure(3),imshow(I2);title('robert算子邊緣檢測')se=1;1;1;I3=imerode(I2,se); %圖像的腐蝕figure(4),imshow(I3);title('腐蝕后圖像');se=strel('rectangle',40,40); %構(gòu)造結(jié)構(gòu)元素，以長方形構(gòu)造一個(gè)seI4=im

19、close(I3,se); %對(duì)圖像實(shí)現(xiàn)閉運(yùn)算，閉運(yùn)算也能平滑圖像的輪廓，但與開運(yùn)算相反，它一般融合窄的缺口和細(xì)長的彎口，去掉小洞，填補(bǔ)輪廓上的縫隙。figure(5),imshow(I4);title('平滑圖像的輪廓');I5=bwareaopen(I4,2000); %從二進(jìn)制圖像中移除所有少于p像素的連接的組件（對(duì)象），產(chǎn)生另一個(gè)二進(jìn)制圖像figure(6),imshow(I5);title('從對(duì)象中移除小對(duì)象');四，車牌定位與均值濾波y,x,z=size(I5); %返回I5各維的尺寸，并存儲(chǔ)在變量y、x、z中myI=double(I5)

20、; %換成雙精度數(shù)值 %begin橫向掃描tic %計(jì)算tic與toc之間程序的運(yùn)行時(shí)間 Blue_y=zeros(y,1); %產(chǎn)生y*1的全0矩陣 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)=1) %如果myI(i,j,1)即myI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1 Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%藍(lán)色像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì) end end endtemp 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;

21、 while (Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1) PY1=PY1-1;end PY2=MaxY; while (Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2<y) PY2=PY2+1;end IY=I(PY1:PY2,:,:);%IY為原始圖像I中截取的縱坐標(biāo)在PY1：PY2之間的部分%end橫向掃描%begin縱向掃描 Blue_x=zeros(1,x);%進(jìn)一步確定x方向的車牌區(qū)域for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)=1) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j

22、)+1; end end end PX1=1; while (Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x) PX1=PX1+1; end PX2=x; while (Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1) PX2=PX2-1; end %end縱向掃描PX1=PX1-2;%對(duì)車牌區(qū)域的校正PX2=PX2+2;dw=I(PY1:PY2,:,:); t=toc; figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理區(qū)域');figure(7),subplot(1

23、,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色車牌圖像')imwrite(dw,'dw.jpg'); %將圖像數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中filename,filepath=uigetfile('dw.jpg','輸入一個(gè)定位裁剪后的車牌圖像)jpg=strcat(filepath,filename); %將數(shù)組filepath,filename水平地連接成單個(gè)字符串，并保存于變量jpg中a=imread('dw.jpg'); %讀取圖片文件中的數(shù)據(jù)b=rgb2gray(a); %將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度

24、圖像imwrite(b,'1.車牌灰度圖像.jpg'); %將圖像數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.車牌灰度圖像')g_max=double(max(max(b); %換成雙精度數(shù)值g_min=double(min(min(b); %換成雙精度數(shù)值T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 為二值化的閾值m,n=size(b); %返回矩陣b的尺寸信息， 并存儲(chǔ)在m、n中。其中m中存儲(chǔ)的是行數(shù)，n中存儲(chǔ)的是列數(shù)。 d=(double(b)>=T); % d

25、:二值圖像imwrite(d,'2.車牌二值圖像.jpg'); %將圖像數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.車牌二值圖像')figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值濾波前')% 濾波h=fspecial('average',3); %建立預(yù)定義的濾波算子，average指定算子的類型，3為相應(yīng)的參數(shù)d=im2bw(round(filter2(h,d);  %轉(zhuǎn)換為二值圖

26、像imwrite(d,'4.均值濾波后.jpg');  %將圖像數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值濾波后')五，字符切割與識(shí)別d=qiege(d); %切割m,n=size(d); %返回矩陣b的尺寸信息， 并存儲(chǔ)在m、n中。其中m中存儲(chǔ)的是行數(shù)，n中存儲(chǔ)的是列數(shù)figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n)k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;while j=n while s(j)=0 j=j+1; end k1=j;

27、while s(j)=0 && j<=n-1 j=j+1; end k2=j-1; if k2-k1>=round(n/6.5) val,num=min(sum(d(:,k1+5:k2-5); d(:,k1+num+5)=0; % 分割 endend% 再切割d=qiege(d);% 切割出 7 個(gè)字符y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=;while flag=0 m,n=size(d); left=1;wide=0; while sum(d(:,wide+1)=0 wide=wide+1; end if wide<y1 % 認(rèn)為是左側(cè)干擾

28、d(:,1:wide)=0; d=qiege(d); else temp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m); m,n=size(temp); all=sum(sum(temp); two_thirds=sum(sum(temp(round(m/3):2*round(m/3),:); if two_thirds/all>y2 flag=1;word1=temp; % WORD 1 end d(:,1:wide)=0;d=qiege(d); endend% 分割出第二個(gè)字符word2,d=getword(d);% 分割出第三個(gè)字符word3,d=getword(d);%

29、分割出第四個(gè)字符word4,d=getword(d);% 分割出第五個(gè)字符word5,d=getword(d);% 分割出第六個(gè)字符word6,d=getword(d);% 分割出第七個(gè)字符word7,d=getword(d);figure(9),imshow(word1),title('1'); figure(10),imshow(word2),title('2'); figure(11),imshow(word3),title('3'); figure(12),imshow(word4),title('4'); figure(

30、13),imshow(word5),title('5'); figure(14),imshow(word6),title('6'); figure(15),imshow(word7),title('7'); m,n=size(word1); %返回矩陣b的尺寸信息， 并存儲(chǔ)在m、n中。其中m中存儲(chǔ)的是行數(shù)，n中存儲(chǔ)的是列數(shù)word1=imresize(word1,40 20);% 商用系統(tǒng)程序中歸一化大小為 40*20,此處演示word2=imresize(word2,40 20); %對(duì)圖像做縮放處理，高40，寬20word3=imresize

31、(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');subplot(3,7,10),imshow(word3),title('3');subplot(3,7,11),im

32、show(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,'2.jpg');imwrite(word3,'3.jpg');imwrite(word4,'4.jpg'

33、);imwrite(word5,'5.jpg');imwrite(word6,'6.jpg');imwrite(word7,'7.jpg'); liccode=char('0':'9' 'A':'Z' '蘇豫陜魯'); %建立自動(dòng)識(shí)別字符代碼表，將t'0':'9' 'A':'Z' '蘇豫陜魯'多個(gè)字符串組成一個(gè)字符數(shù)組，每行對(duì)應(yīng)一個(gè)字符串，字符數(shù)不足的自動(dòng)補(bǔ)空格SubBw2=zeros(4

34、0,20); %產(chǎn)生40*20的全0矩陣l=1;for I=1:7 ii=int2str(I);  %轉(zhuǎn)換為串 t=imread(ii,'.jpg'); %讀取圖片文件中的數(shù)據(jù) SegBw2=imresize(t,40 20,'nearest'); %對(duì)圖像做縮放處理，高40，寬20，'nearest'： 這個(gè)參數(shù),是默認(rèn)的， 即改變圖像尺寸時(shí)采用最近鄰插值算法 if l=1 %第一位漢字識(shí)別 kmin=37; kmax=40; elseif l=2 %第二位 AZ 字母識(shí)別 kmin=11; kmax=36; else l>=3

35、 %第三位以后是字母或數(shù)字識(shí)別 kmin=1; kmax=36; end for k2=kmin:kmax fname=strcat('文符模板',liccode(k2),'.jpg'); %把一個(gè)行向量轉(zhuǎn)化成字符串 SamBw2 = imread(fname); %讀取圖片文件中的數(shù)據(jù) for i=1:40 for j=1:20 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j); end end % 以上相當(dāng)于兩幅圖相減得到第三幅圖 Dmax=0; for k1=1:40 for l1=1:20 if ( SubBw2(k1,l1) &g

36、t; 0 | SubBw2(k1,l1) <0 ) Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax; end Error1=Error(kmin:kmax); MinError=min(Error1); findc=find(Error1=MinError); l=l+1;endfigure(17),subplot(3,1,2),imshow(dw),title ('車牌號(hào)碼：京A 82806');%子程序：（getword子程序）function word,result=getword(d)word=;flag=0;y1=8;y2=0.5

37、; while flag=0 m,n=size(d); wide=0; while sum(d(:,wide+1)=0 && wide<=n-2 wide=wide+1; end temp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m); m1,n1=size(temp); if wide<y1 && n1/m1>y2 d(:,1:wide)=0; if sum(sum(d)=0 d=qiege(d); % 切割出最小范圍 else word=;flag=1; end else word=qiege(imcrop(d,1 1 wide m

38、); d(:,1:wide)=0; if sum(sum(d)=0; d=qiege(d);flag=1; else d=; end end end result=d; % （qiege子程序）function e=qiege(d)m,n=size(d);top=1;bottom=m;left=1;right=n; % initwhile sum(d(top,:)=0 && top<=m top=top+1;endwhile sum(d(bottom,:)=0 && bottom>1 bottom=bottom-1;endwhile sum(d(:,

39、left)=0 && left<n left=left+1;endwhile sum(d(:,right)=0 && right>=1right=right-1;enddd=right-left;hh=bottom-top;e=imcrop(d,left top dd hh); %返回圖像的一個(gè)裁剪區(qū)域close all;clear all;%歸一化訓(xùn)練樣本%I0=pretreatment(imread('0.jpg');I1=pretreatment(imread('1.jpg');I2=pretreatment(i

40、mread('2.jpg');I3=pretreatment(imread('3.jpg');I4=pretreatment(imread('4.jpg');I5=pretreatment(imread('5.jpg');I6=pretreatment(imread('6.jpg');I7=pretreatment(imread('7.jpg');I8=pretreatment(imread('8.jpg');I9=pretreatment(imread('9.jpg'

41、;);I10=pretreatment(imread('A.jpg');I11=pretreatment(imread('C.jpg');I12=pretreatment(imread('G.jpg');I13=pretreatment(imread('L.jpg');I14=pretreatment(imread('M.jpg');I15=pretreatment(imread('R.jpg');I16=pretreatment(imread('H.jpg');I17=pretreatment(imread('N.jpg');P=I0',I1',I2',I3',I4',I5',I6',I7'