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MATLAB车牌识别实现车牌定位.zip

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资源介绍:

MATLAB是一种编程语言和开发环境,可以用于图像处理和计算机视觉应用。要进行车牌检测,可以使用MATLAB提供的图像处理工具和计算机视觉工具箱。 车牌定位和检测的一般步骤如下: 1. 加载图像:使用MATLAB的图像处理工具箱中的imread函数加载车辆图像。 2. 进行图像预处理:使用一系列图像处理技术,例如灰度化、图像增强、直方图均衡化、滤波等,来提高车牌的可视性和对比度。 3. 车牌定位:使用图像处理技术,例如边缘检测、形态学操作、颜色过滤等,在图像中找到车牌的位置。 4. 车牌识别:使用计算机视觉技术,例如字符分割、特征提取、模式识别等,对车牌上的字符进行识别。 5. 显示结果:使用MATLAB的图像处理工具箱中的imwrite函数将结果保存为图像文件,并使用imshow函数显示结果。 需要注意的是,车牌检测是一个复杂的任务,可能需要使用多种技术和算法来达到较好的效果。在实际应用中,可能需要根据具体需求和场景进行调整和优化。
function varargout = main(varargin) % MAIN MATLAB code for main.fig % MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing % singleton*. % % H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to % the existing singleton*. % % MAIN('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments. % % MAIN('Property','Value',...) creates a new MAIN or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help main % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @main_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @main_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before main is made visible. function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to main (see VARARGIN) % Choose default command line output for main handles.output = hObject; clc; warning off all; axes(handles.axes1); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes2); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes3); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes4); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes5); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes6); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes7); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes8); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); handles.Img=[]; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes main wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to edit1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text % str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double % --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to edit1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % --- Executes on button press in pushbutton1. function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes1); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes2); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes3); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes4); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes5); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes6); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes7); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); axes(handles.axes8); cla reset; box on; set(gca, 'XTickLabel', [], 'YTickLabel', []); [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif', 'All Image Files';... '*.*', '所有文件' }, '选择图像文件', fullfile(pwd, 'images/川F1A666.jpg')); if filename == 0 return; end % 文件名 file = fullfile(pathname, filename); % 图像矩阵 Img = imread(file); %激活第一个轴对象 axes(handles.axes1); imshow(Img, []); %激活第二个轴对象 axes(handles.axes2); imshow(Img, []); %保存为全局变量 handles.Img = Img; guidata(hObject, handles); % --- Executes on button press in pushbutton2. function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) Img=handles.Img; %对图像I进行灰度处理 I_gray=rgb2gray(Img); axes(handles.axes3); imshow(I_gray); title('灰度图像'); %利用Sobel算子进行边缘检测 I_edge=edge(I_gray,'sobel'); axes(handles.axes4); imshow(I_edge) title('边缘检测后图像'); se=[1;1;1]; %对边缘图像进行腐蚀 I_erode=imerode(I_edge,se); axes(handles.axes5); imshow(I_erode); title('腐蚀后边缘图像'); se=strel('rectangle',[25,25]); %填充图像 I_close=imclose(I_erode,se); axes(handles.axes6); imshow(I_close) title('填充后图像'); %去除聚团灰度值小于1500的部分 I_final=bwareaopen(I_close,1500); axes(handles.axes7); imshow(I_final); title('形态滤波后图像'); I_new=zeros(size(I_final,1),size(I_final,2)); location_of_1=[]; %寻找二值图像中白的点的位置 for i=1:size(I_final,1) for j=1:size(I_final,2) if I_final(i,j)==1; newlocation=[i,j]; location_of_1=[location_of_1;newlocation]; end end end mini=inf;maxi=0; %寻找所有白点中,x坐标与y坐标的和最大,最小的两个点的位置 for i=1:size(location_of_1,1) temp=location_of_1(i,1)+location_of_1(i,2); if tempmaxi maxi=temp; b=i; end end %和最小的点为车牌的左上角 first_point=location_of_1(a,:); %和最大的点为车牌的右下角 last_point=location_of_1(b,:); %坐标值修正 x1=first_point(1)+10; x2=last_point(1)-4; y1=first_point(2)+10; y2=last_point(2)-4; I_plate=Img(x1:x2,y1:y2); g_max=double(max(max(I_plate))); g_min=double(min(min(I_plate))); % T为二值化的阈值 T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); I_plate =im2bw (I_plate,T/256); I_plate=bwareaopen(I_plate,20); I_plate(: ,y2)=0; axes(handles.axes8); I_plate=bwareaopen(I_plate,100); %画出最终车牌 imshow(I_plate) title('车牌提取') % --- Executes on button press in pushbutton3. function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) close(handles.figure1) function edit2_Callback(hObject, eventdata, han

资源文件列表:

MATLAB车牌识别实现车牌定位.zip 大约有5个文件
  1. MATLAB车牌识别实现车牌定位/main.fig 18.29KB
  2. MATLAB车牌识别实现车牌定位/main.m 8.67KB
  3. MATLAB车牌识别实现车牌定位/川F1A666.jpg 37.1KB
  4. MATLAB车牌识别实现车牌定位/鄂K9M555.jpg 29.27KB
  5. MATLAB车牌识别实现车牌定位/
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MATLAB的车牌识别系统.zip
要进行MATLAB车牌定位和识别,本设计按照以下步骤进行: 1. 车牌定位: - 读取图像:使用MATLAB的`imread`函数读取待处理的图像。 - 图像预处理:对图像进行预处理,例如灰度化、二值化、滤波等操作,以便于后续车牌定位的准确性。 - 车牌定位算法:使用针对车牌的特征(例如颜色、形状、边缘等)进行车牌定位。常用的方法有基于颜色分割、边缘检测、形状匹配等。 - 绘制定位结果:将定位到的车牌在图像上绘制出来,以便于后续车牌识别的操作。 2. 车牌识别: - 车牌字符分割:根据车牌的特征,进行字符的分割。常用的方法有基于边缘检测、连通域分析、投影法等。 - 字符识别算法:对分割得到的字符进行识别。常用的方法有基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。 - 组装字符:将识别出来的字符按照车牌的布局进行组装,形成完整的车牌号码。 - 显示识别结果:将识别出来的车牌号码显示出来。 以上是本设计使用MATLAB的车牌定位和识别的基本步骤,具体的实现方法和算法可以根据实际情况进行选择。
MATLAB车牌识别系统设计实现.zip
在MATLAB中进行车牌识别,本设计是使用以下步骤: 1. 加载图像:使用imread函数将车牌图像加载到MATLAB中。 2. 预处理:对图像进行预处理,包括灰度化、二值化、去噪等操作。可以使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像,然后使用imbinarize函数进行二值化。 3. 车牌定位:使用图像处理技术,例如边缘检测、形态学操作等,定位出车牌的位置。 4. 字符分割:将车牌中的字符分割出来,可以使用连通区域分析、投影法等方法进行字符分割。 5. 字符识别:对分割出的每个字符进行识别,可以使用模式识别算法,例如基于特征的方法、神经网络方法等。 6. 输出识别结果:将识别出的字符输出为文本或者显示在图像上。 以上步骤是一个基本的车牌识别流程,具体的实现可以根据需要和实际情况进行调整和优化。
MATLAB车牌识别设计
使用MATLAB的车牌识别,步骤如下: 1. 导入图像:使用MATLAB的imread函数导入车牌图像。 2. 图像预处理:对导入的图像进行预处理,包括灰度化、二值化、图像增强等操作,以便于后续的车牌定位和字符识别。 3. 车牌定位:使用图像处理技术,如边缘检测、形态学操作等,找到图像中的车牌区域。 4. 字符分割:将车牌区域中的字符进行分割,可以使用投影法、连通区域分析等方法。 5. 字符识别:对分割得到的字符进行识别,可以使用模板匹配、神经网络等方法。 6. 输出结果:将识别结果输出到命令窗口或保存为文本文件,以便查看识别结果。 需要注意的是,车牌识别是一个复杂的问题,涉及到图像处理、模式识别等多个领域的知识。在使用MATLAB进行车牌识别时,需要熟悉MATLAB的图像处理函数和工具箱,并了解相应的算法原理。同时,由于不同地区的车牌形式和颜色有所不同,需要根据具体情况进行相应的调整和优化。