matlab車牌識別課實驗報告計報告附源代碼

1、目 錄一課程設(shè)計目的3二設(shè)計原理3三詳細設(shè)計步驟3四. 設(shè)計結(jié)果及分析18五. 總結(jié)19六. 設(shè)計體會20七. 參考文獻21一、課程設(shè)計目的車牌定位系統(tǒng)的目的在于正確獲取整個圖像中車牌的區(qū)域，并識別出車牌號。通過設(shè)計實現(xiàn)車牌識別系統(tǒng)，能夠提高學生分析問題和解決問題的能力，還能培養(yǎng)一定的科研能力。二、設(shè)計原理: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、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼的處理機等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些牌照識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷車輛駛?cè)?/p>

2、視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、牌照識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。三、詳細設(shè)計步驟:1. 提出總體設(shè)計方案:牌照號碼、顏色識別 為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：a.牌照定位，定位圖片中的牌照位置；b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；c.牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與牌照識別互相配合、互

3、相驗證。(1）牌照定位:自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(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行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。車牌定位 對圖像開閉運算邊緣提取圖像預處理增強效果圖像導入原始圖像流程圖:（2）牌照字符分割 :按左右寬度切割出字符分析垂直投影找到每個字符中心位置去掉車牌的框架計算水平投影進行車牌水平校正完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直

4、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雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。（3）牌照字符識別 :字符依次分析顯示誤差最小的圖片名字分析之差最小的圖片是哪張與數(shù)據(jù)庫的圖片相減切割出的字符送入庫中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?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，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行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)

5、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。實際應(yīng)用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。2. 各模塊的實現(xiàn):2.1輸入待處理的原始圖像:clear ;close all;%Step

6、1 獲取圖像 裝入待處理彩色圖像并顯示原始圖像Scolor = imread('3.jpg');%imread函數(shù)讀取圖像文件圖2.1原始圖像2.2圖像的灰度化:彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲上開銷很大，而且在處理上也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此在對圖像進行識別等處理中經(jīng)常將彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，以加快處理速度。由彩色轉(zhuǎn)換為灰度的過程叫做灰度化處理。選擇的標準是經(jīng)過灰度變換后，像素的動態(tài)范圍增加，圖像的對比度擴展，使圖像變得更加清晰、細膩、容易識別。%將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白并顯示Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray轉(zhuǎn)換成灰度圖figure

7、,imshow(Sgray),title('原始黑白圖像');圖2.2原始黑白圖像2.3對原始圖像進行開操作得到圖像背景圖像:s=strel('disk',13);%strei函數(shù)Bgray=imopen(Sgray,s);%打開sgray s圖像figure,imshow(Bgray);title('背景圖像');%輸出背景圖像圖2.3背景圖像2.4灰度圖像與背景圖像作減法，對圖像進行增強處理:Egray=imsubtract(Sgray,Bgray);%兩幅圖相減figure,imshow(Egray);title('增強黑白圖像&#

8、39;);%輸出黑白圖像圖2.4黑白圖像2.5取得最佳閾值，將圖像二值化:二值圖像是指整幅圖像畫面內(nèi)僅黑、白二值的圖像。在實際的車牌處理系統(tǒng)中，進行圖像二值變換的關(guān)鍵是要確定合適的閥值，使得字符與背景能夠分割開來，二值變換的結(jié)果圖像必須要具備良好的保形性，不丟掉有用的形狀信息，不會產(chǎn)生額外的空缺等等。車牌識別系統(tǒng)要求處理的速度高、成本低、信息量大，采用二值圖像進行處理，能大大地提高處理效率。閾值處理的操作過程是先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，如果圖像中某中像素的灰度值小于該閾值，則將該像素的灰度值設(shè)置為0或255，否則灰度值設(shè)置為255或0。fmax1=double(max(max(Egr

9、ay);%egray的最大值并輸出雙精度型fmin1=double(min(min(Egray);%egray的最小值并輸出雙精度型level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255;%獲得最佳閾值bw22=im2bw(Egray,level);%轉(zhuǎn)換圖像為二進制圖像bw2=double(bw22);figure,imshow(bw2);title('圖像二值化');%得到二值圖像圖2.5二值圖像2.6邊緣檢測:兩個具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣，邊緣就是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，是圖像分割、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的基礎(chǔ)。為了對有意義的邊緣點進行

10、分類，與這個點相聯(lián)系的灰度級必須比在這一點的背景上變換更有效，我們通過門限方法來決定一個值是否有效。所以，如果一個點的二維一階導數(shù)比指定的門限大，我們就定義圖像中的次點是一個邊緣點，一組這樣的依據(jù)事先定好的連接準則相連的邊緣點就定義為一條邊緣。經(jīng)過一階的導數(shù)的邊緣檢測，所求的一階導數(shù)高于某個閾值，則確定該點為邊緣點，這樣會導致檢測的邊緣點太多?？梢酝ㄟ^求梯度局部最大值對應(yīng)的點，并認定為邊緣點，去除非局部最大值，可以檢測出精確的邊緣。一階導數(shù)的局部最大值對應(yīng)二階導數(shù)的零交叉點，這樣通過找圖像強度的二階導數(shù)的零交叉點就能找到精確邊緣點。grd=edge(bw2,'canny')%用

11、canny算子識別強度圖像中的邊界figure,imshow(grd);title('圖像邊緣提取');%輸出圖像邊緣圖2.6像邊緣提取2.7對得到圖像作開操作進行濾波:數(shù)學形態(tài)非線性濾波，可以用于抑制噪聲，進行特征提取、邊緣檢測、圖像分割等圖像處理問題。腐蝕是一種消除邊界點的過程，結(jié)果是使目標縮小，孔洞增大，因而可有效的消除孤立噪聲點；膨脹是將與目標物體接觸的所有背景點合并到物體中的過程，結(jié)果是使目標增大，孔洞縮小，可填補目標物體中的空洞，形成連通域。先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算，它具有消除細小物體，并在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用；先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算，具

12、有填充物體內(nèi)細小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。對圖像做了開運算和閉運算，閉運算可以使圖像的輪廓線更為光滑，它通常用來消掉狹窄的間斷和長細的鴻溝，消除小的孔洞，并彌補輪廓線中的斷裂。bg1=imclose(grd,strel('rectangle',5,19);%取矩形框的閉運算figure,imshow(bg1);title('圖像閉運算5,19');%輸出閉運算的圖像bg3=imopen(bg1,strel('rectangle',5,19);%取矩形框的開運算figure,imshow(bg3);title('圖像開運算5,19

13、');%輸出開運算的圖像bg2=imopen(bg3,strel('rectangle',19,1);%取矩形框的開運算figure,imshow(bg2);title('圖像開運算19,1');%輸出開運算的圖像圖閉運算的圖像 圖2.7.2開運算的圖像圖開運算的圖像2.8對二值圖像進行區(qū)域提取，并計算區(qū)域特征參數(shù)。進行區(qū)域特征參數(shù)比較，提取車牌區(qū)域:a.對圖像每個區(qū)域進行標記，然后計算每個區(qū)域的圖像特征參數(shù)：區(qū)域中心位置、最小包含矩形、面積。L,num = bwlabel(bg2,8);%標注二進制圖像中已連接的部分Feastats = imfeatu

14、re(L,'basic');%計算圖像區(qū)域的特征尺寸Area=Feastats.Area;%區(qū)域面積BoundingBox=Feastats.BoundingBox;%x y width height車牌的框架大小RGB = label2rgb(L, 'spring', 'k', 'shuffle'); %標志圖像向RGB圖像轉(zhuǎn)換figure,imshow(RGB);title('圖像彩色標記');%輸出框架的彩色圖像圖彩色圖像b. 計算出包含所標記的區(qū)域的最小寬和高，并根據(jù)先驗知識，比較誰的寬高比更接近實際車牌寬

15、高比，將更接近的提取并顯示出來。計算矩形的高度框架的寬度和高度的范圍車牌的開始列車牌的開始行計算車牌長寬比獲取車牌二值子圖計算矩形的寬度 程序流程圖 圖灰度子圖和二值子圖2.9對水平投影進行峰谷分析:對水平投影進行峰谷分析,計算出車牌上邊框、車牌字符投影、車牌下邊框的波形峰上升點、峰下降點、峰寬、谷寬、峰間距離、峰中心位置參數(shù)。histcol1=sum(sbw1); %計算垂直投影histrow=sum(sbw1'); %計算水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title('垂直投影（含邊框）');%輸出垂直投影subplot

16、(2,1,2),bar(histrow); title('水平投影（含邊框）');%輸出水平投影圖垂直投影和水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histrow); title('水平投影（含邊框）');%輸出水平投影subplot(2,1,2),imshow(sbw1);title('車牌二值子圖');%輸出二值圖對水平投影進行峰谷分析:求水平投影的最小值取閾值計算谷寬度計算峰距離計算下降點找到峰中心位置求水平投影的平均值圖水平投影和二值圖 程序流程圖2.10計算車牌旋轉(zhuǎn)角度:a.車牌傾斜的原因?qū)е峦队靶Ч骞晒炔幻黠@，在

17、這里需要做車牌矯正處理。這里采取的線性擬合的方法,計算出車牌上邊或下邊圖像值為1的點擬合直線與水平X軸的夾角。求最大寬度為字符檢測上邊從頂邊至第一個峰下降點掃描從底邊至最后一個峰的上升點掃描找第一個為1的點標示出圖像大小程序流程圖 (2)線性擬合，計算與x夾角fresult = fit(xdata',ydata','poly1'); %poly1表示一介擬合 Y = p1*x+p2p1=fresult.p1;angle=atan(fresult.p1)*180/pi; %弧度換為度，360/2pi, pi=3.14 (3)旋轉(zhuǎn)車牌圖象subcol = imrot

18、ate(subcol1,angle,'bilinear','crop'); %旋轉(zhuǎn)車牌圖象sbw = imrotate(sbw1,angle,'bilinear','crop');%旋轉(zhuǎn)圖像figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol);title('車牌灰度子圖');%輸出車牌旋轉(zhuǎn)后的灰度圖像標題顯示車牌灰度子圖subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('');%輸出車牌旋轉(zhuǎn)后的灰度圖像title('車牌旋轉(zhuǎn)角: ',num2str

19、(angle),'度' ,'Color','r');%顯示車牌的旋轉(zhuǎn)角度圖旋轉(zhuǎn)后的灰度圖像和旋轉(zhuǎn)角度b.旋轉(zhuǎn)車牌后重新計算車牌水平投影，去掉車牌水平邊框，獲取字符高度:histcol1=sum(sbw); %計算垂直投影histrow=sum(sbw'); %計算水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title('垂直投影（旋轉(zhuǎn)后）');subplot(2,1,2),bar(histrow); title('水平投影（旋轉(zhuǎn)后）');圖垂直投影（旋轉(zhuǎn)后）和水平投影（旋

20、轉(zhuǎn)后）figure,subplot(2,1,1),bar(histrow); title('水平投影（旋轉(zhuǎn)后）');subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('車牌二值子圖（旋轉(zhuǎn)后）');圖水平投影（旋轉(zhuǎn)后）和車牌二值子圖（旋轉(zhuǎn)后）2.11去水平（上下）邊框,獲取字符高度: a.通過以上水平投影、垂直投影分析計算，獲得了車牌字符高度、字符頂行與尾行、字符寬度、每個字符的中心位置，為提取分割字符具備了條件。maxhight=max(markrow2);findc=find(markrow2=maxhight);rowtop=markrow(

21、findc);rowbot=markrow(findc+1)-markrow1(findc+1);sbw2=sbw(rowtop:rowbot,:); %子圖為(rowbot-rowtop+1)行maxhight=rowbot-rowtop+1; %字符高度(rowbot-rowtop+1)b.計算車牌垂直投影，去掉車牌垂直邊框，獲取車牌及字符平均寬度histcol=sum(sbw2); %計算垂直投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol);title('垂直投影（去水平邊框后）');%輸出車牌的垂直投影圖像subplot(2,1,2),imsho

22、w(sbw2); %輸出垂直投影圖像title('車牌字符高度： ',int2str(maxhight),'Color','r');%輸出車牌字符高度%對垂直投影進行峰谷分析求垂直投影的最小值取閾值計算字符上升點計算谷寬度計算字符距離找到字符中心位置求垂直投影的平均值圖2.11垂直投影圖像和車牌字符高度 程序流程圖c.計算車牌上每個字符中心位置，計算最大字符寬度maxwidthl=0;for k=1:n1 markcol3(k)=markcol(k+1)-markcol1(k+1);%字符下降點 markcol4(k)=markcol3(k)-m

23、arkcol(k); %字符寬度（上升點至下降點） markcol5(k)=markcol3(k)-double(uint16(markcol4(k)/2);%字符中心位置end markcol6=diff(markcol5); %字符中心距離（字符中心點至下一個字符中心點）maxs=max(markcol6); %查找最大值，即為第二字符與第三字符中心距離findmax=find(markcol6=maxs);markcol6(findmax)=0;maxwidth=max(markcol6);%查找最大值，即為最大字符寬度d.提取分割字符,并變換為22行*14列標準子圖l=1;m2,n2=

24、size(subcol);figure;for k=findmax-1:findmax+5 cleft=markcol5(k)-maxwidth/2; cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2; if cleft<1 cleft=1; cright=maxwidth; end if cright>n2 cright=n2; cleft=n2-maxwidth; end SegGray=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright); SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright); SegBw2 = imresiz

25、e(SegBw1,22 14); %變換為22行*14列標準子圖 subplot(2,n1,l),imshow(SegGray); if l=7 title('車牌字符寬度： ',int2str(maxwidth),'Color','r'); end subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2); fname=strcat('F:MATLABworksamimage',int2str(k),'.jpg');%保存子圖備選入樣本庫,并建立樣本庫 imwrite(SegBw2,fname,'

26、;jpg') l=l+1;end2.12將計算計算獲取的字符圖像與樣本庫進行匹配，自動識別出字符代碼:進行車牌識別前需要使用樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，然后使用訓練好的網(wǎng)絡(luò)對車牌進行識別。其具體流程為:使用漢字、字母、字母數(shù)字、數(shù)字四個樣本分別對四個子網(wǎng)絡(luò)進行訓練，得到相應(yīng)的節(jié)點數(shù)和權(quán)值。對已經(jīng)定位好的車牌進行圖像預處理，逐個的特征提取，然后從相應(yīng)的文件中讀取相應(yīng)的節(jié)點數(shù)和權(quán)值，把車牌字符分別送入相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)進行識別，輸出識別結(jié)果。樣本與數(shù)據(jù)庫中圖片相減計算誤差找到誤差最小圖片依次識別并識別建立數(shù)據(jù)庫程序流程圖 圖2.12識別的車牌號碼四、設(shè)計結(jié)果及分析原始圖像: 預處理后：車牌定位和提?。?/p>

27、 字符的分割和識別：可以看出對于這個車牌，可以準確的識別。原始圖像: 預處理：車牌的定位和提?。?字符的分割和識別： 從上面結(jié)果可以看出，這張車牌的識別失敗了，將G誤識別為B了，K誤識為A，0識別為8，這在識別中是非常容易出錯的地方，因此需要在其他方面做些彌補，最后達到識別效果。在車牌識別的過程中數(shù)字庫的建立很重要,只有數(shù)字庫的準確才能保證檢測出來的數(shù)據(jù)正確。切割出來的數(shù)據(jù)要與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)作比較，所以數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)尤為重要。 五、總結(jié):實驗對車牌識別系統(tǒng)的軟件部分進行了研究，分別從圖像預處理、車牌定位、字符分割以及字符識別等方面進行了系統(tǒng)的分析。整理和總結(jié)了國內(nèi)外在車牌定位、分割、字符識別方面的

28、研究成果和發(fā)展方向，系統(tǒng)介紹了我國車牌的固有特征，以及車牌識別的特點。在車牌定位我們采用基于灰度跳變的定位方法，采用先對圖像進行預處理，再進行二值化操作的方法。實驗表明本方法既保留了車牌區(qū)域的信息，又減少了噪聲的干擾，從而簡化了二值化處理過程，提高了后續(xù)處理的速度?；诓噬至康亩ㄎ环椒?，運用基于藍色象素點統(tǒng)計特性的方法對車牌是藍色的車牌進行定位，實驗表明，用該方法實現(xiàn)的車牌定位準確率較高。本設(shè)計用MATLAB編程運行結(jié)果可以得出，本設(shè)計采用的圖像預處理、CANNY邊緣檢測、開閉運算子5，19、車牌長寬比特征識別等對車牌的定位都是非常有效的，而本設(shè)計提出的二次水平投影分析和閾值技術(shù)有效檢測了車

29、牌圖像的上下左右邊框、旋轉(zhuǎn)角度，準確實現(xiàn)的車牌字符的分割，對多個車牌進行實驗，均有很高的正確率。本設(shè)計雖然只對藍底白字車牌進行分割識別，對黑底白字車牌原則上整個算法可直接適用，對白底黑字車牌、黃底黑字車牌，需要對車牌定位算法進行調(diào)整，并將圖像反轉(zhuǎn)（0變1、1變0），而車牌字符的分割算法仍然行之有效。六、設(shè)計體會經(jīng)過幾周的奮戰(zhàn)我的課程設(shè)計終于完成了。課程設(shè)計不僅是對前面所學知識的一種檢驗，而且也是對自己能力的一種提高。以前老是覺得自己什么東西都不會，什么東西都不懂，而且又急于求成，結(jié)果造成什么都沒學好，還是什么都不會。通過這次課程設(shè)計，我才明白學習是一個長期積累的過程，在以后的工作、生活中都應(yīng)該

30、不斷的學習，努力提高自己知識和綜合素質(zhì)，特別是對于我，基礎(chǔ)比較差，一定不能太過于心急，要靜下心來慢慢的研究。在這次課程設(shè)計中也使我們的同學關(guān)系更進一步了，同學之間互相幫助，有什么不懂的大家在一起商量，聽聽不同的看法對我們更好的理解知識，所以在這里非常感謝幫助我的同學，我也明白學習不是埋頭苦讀書，而是合理的利用資源，從同學那里，老師那里得到的有用的想法和信息，特別是網(wǎng)上有很多很好的資料，對自己的自學能力也是很好的提高。我的心得也就這么多了，總之，不管學會的還是學不會的的確覺得困難比較多，真是萬事開頭難，不知道如何入手。最后終于做完了有種如釋重負的感覺。此外，還得出一個結(jié)論：知識必須通過應(yīng)用才能實現(xiàn)其價值！有些東西以為學會了，但真正到用的時候才發(fā)現(xiàn)是兩回事，所以我認為只有到真正會用的時候才是真的學會了。也不能因為做出來就以為自己什么都懂了，在很多的地方還需要進一步的去學習和研究，就想這個課程設(shè)計雖然能實現(xiàn)車牌識別的功能，但是識別率還是還是非常低的，只是在理論上能行得通，根本不可能運用到商業(yè)上，因此在接下來的工作中，應(yīng)該去找更好的方法來提高識別率。以前對MATLAB也是僅局限在數(shù)學實驗上學的那些知識，但是通過此次的課程設(shè)計，