Register
> 博客>

车牌识别matlab代码

新星源码网 3月 17日 1 0 

matlab
% 读取输入图像
inputImage = imread('car_plate.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(inputImage);

% 对灰度图像进行二值化处理
binaryImage = imbinarize(grayImage);

% 使用形态学操作进行图像处理
se = strel('rectangle', [5, 5]);
processedImage = imopen(binaryImage, se);

% 查找图像中的边界
boundaries = bwboundaries(processedImage);

% 提取车牌区域
largestBlob = regionprops(processedImage, 'BoundingBox');
boundingBox = largestBlob.BoundingBox;

% 在原始图像上绘制车牌区域
figure;
imshow(inputImage);
hold on;
rectangle('Position', [boundingBox(1), boundingBox(2), boundingBox(3), boundingBox(4)],...
    'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
title('Detected License Plate');

% 提取车牌区域并显示
plateImage = imcrop(inputImage, boundingBox);
figure;
imshow(plateImage);
title('Extracted License Plate');

在这个示例中，首先读取输入图像，然后将其转换为灰度图像，并使用二值化处理。接下来，利用形态学操作对图像进行进一步处理，以便更好地定位车牌区域。然后，通过查找边界和提取区域属性，确定车牌的位置。最后，从原始图像中提取车牌区域并显示出来。此示例仅适用于简单的车牌识别，对于复杂场景或不同颜色的车牌，可能需要更复杂的算法和处理步骤。

matlab
% 读取输入图像
inputImage = imread('car_plate.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(inputImage);

% 使用自适应阈值进行二值化处理
binaryImage = imbinarize(grayImage, 'adaptive', 'ForegroundPolarity', 'dark', 'Sensitivity', 0.5);

% 使用形态学操作进行图像处理
se = strel('rectangle', [5, 5]);
processedImage = imopen(binaryImage, se);

% 标记和测量图像中的对象
cc = bwconncomp(processedImage);
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area');

% 提取可能的车牌区域
candidatePlates = [];
for i = 1:length(stats)
    % 过滤掉面积较小的对象
    if stats(i).Area > 1000
        candidatePlates = [candidatePlates; stats(i).BoundingBox];
    end
end

% 在原始图像上绘制候选车牌区域
figure;
imshow(inputImage);
hold on;
for i = 1:size(candidatePlates, 1)
    rectangle('Position', candidatePlates(i, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
title('Candidate License Plate Regions');

% 根据车牌区域的长宽比进行进一步筛选
aspectRatioThreshold = 3.5;
finalPlates = [];
for i = 1:size(candidatePlates, 1)
    aspectRatio = candidatePlates(i, 3) / candidatePlates(i, 4);
    if aspectRatio > aspectRatioThreshold
        finalPlates = [finalPlates; candidatePlates(i, :)];
    end
end

% 在原始图像上绘制最终车牌区域
figure;
imshow(inputImage);
hold on;
for i = 1:size(finalPlates, 1)
    rectangle('Position', finalPlates(i, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
title('Final License Plate Regions');

% 提取车牌区域并显示
plateImages = cell(size(finalPlates, 1), 1);
for i = 1:size(finalPlates, 1)
    plateImages{i} = imcrop(inputImage, finalPlates(i, :));
    figure;
    imshow(plateImages{i});
    title('Extracted License Plate');
end

这个示例首先进行了灰度化和二值化处理，然后使用形态学操作来处理图像。接着通过标记和测量图像中的对象来提取可能的车牌区域。然后根据车牌区域的长宽比进行进一步的筛选，最终确定车牌区域。最后，提取车牌区域并显示出来。

这仅仅是一个简单的示例，实际上在实际场景中可能需要更复杂的图像处理和机器学习技术来进行更准确的车牌识别。

Related

热门文章

微海报