源码交流=图像处理车牌号码识别[Tested]

2020-4-7 20:21:55 19187 matlab 数字图像处理车牌识别相似度形态学

1 `` 本帖最后由乂统天下于 2020-4-17 13:05 编辑新手学习，多多关照，互相交流，共同进步^-^ 【实现功能】图像处理车牌号码识别识别[Tested] 车牌提取是通过图像处理的方法号码提取是通过计算相似度的方法【处理效果】 NO.1：原始图像 NO.2：车牌图像 NO.3：灰度图像 NO.4：倾斜校正 NO.5：图像二值化 NO.6：擦除小块（开运算：先腐蚀再膨胀） NO.7：取反 NO.8：Y方向处理 NO.9：二次擦除 NO.10：图像分割（号码提取） NO.11：识别结果 = 桂AD5139 【改进分析】识别率并非100%，有待改进： 1.车牌中的汉字识别并不完善，有些汉字无法识别； 2.对于质量不佳的图像识别效果不理想； 3.字符识别算法有待改进【程序展示】因为代码较多，这里仅展示主程序代码，代码所调用的子函数暂未展示，如有需要请自行下载。 clc,clear,close all % ==============测定算法执行的时间，开始计时================= tic %=====================读入图片=============================== [fn,pn,fi]=uigetfile('.jpg','选择图片'); %函数的调用方法：function [FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName) % FileName：返回的文件名 % PathName：返回的文件的路径名 % FilterIndex：选择的文件类型 % FilterSpec：文件类型设置 % DialogTitle：打开对话框的标题 % DefaultName：默认指向的文件名 I=imread([pn fn]);figure,imshow(I);title('原始图像'); % 显示原始图像 chepailujing=[pn fn]; % 这个就是包括了车牌图像的所有路径，包括文件名 I_bai=I; % 图像复制一次 [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I); % 确定车牌的的边界值 % figure,imshow(I); % I=rgb2hsv(I); % [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_tiqu(I,I_bai); % 用HSI模型识别蓝色，用rgb模型识别白色 %================分割车牌区域================================= %===============车牌区域根据面积二次修正============ [PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1); %==============更新图片============================= Plate=I_bai(PY1:PY2,PX1:PX2,:);%使用caitu_tiqu %==============考虑用腐蚀解决蓝色车问题============= bw=Plate;figure,imshow(bw);title('车牌图像');%hsv彩图提取图像 %==============这里要根据图像的倾斜度进行选择这里选择的图片20090425686.jpg bw=rgb2gray(bw);figure,imshow(bw);title('灰度图像'); %================倾斜校正=========================== qingxiejiao=rando_bianhuan(bw);%计算倾斜角 bw=imrotate(bw,qingxiejiao,'bilinear','crop');%imrotate图像旋转函数，选择倾斜角度数 % imrotate 参数含义：'bilinear’双线性的'bicubic’双三次的 % 'crop’输出的图像B和输入的图像A保持一致的尺寸，裁剪旋转的图像至合适的大小 figure,imshow(bw);title('倾斜校正');% 取值为负值向右旋转 %============================================== bw=im2bw(bw,graythresh(bw)); % figure,imshow(bw);将图像转换成二值图像，graythresh 能用来自动计算变量 level % 将灰度图像 I 转换为二进制图像。 % 输出图像 BW 将输入图像中亮度值大于 level 的像素替换为值1 (白色)，其他替换为值0(黑色)。 % 你指定 level 在 [0,1]之间，不用管输入图像的等级。 % 函数graythresh 能用来自动计算变量 level 。如果你不指定 level ，im2bw 使用 0.5。 %bwmorph作用是对二值图像进行形态学的操作 figure,imshow(bw); bw=bwmorph(bw,'hbreak',inf); % figure,imshow(bw); % figure,imshow(bw); %inf表示这种情况下该操作被重复执行直到图像不再发生变化为止。 %hbreak 移除H连通的像素 % 1 1 1 1 1 1 % 0 1 0 变成 0 0 0 % 1 1 1 1 1 1 bw=bwmorph(bw,'spur',inf); % figure,imshow(bw);title('擦除之前'); % figure,imshow(bw); % 移除刺激（孤立）像素。比如： % 0? 0? 0? 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0? 0? 0? 0 % 0? 0? 0? 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0? 0? 0? 0 % 0? 0? 1? 0 ? ? ? 变成 ? ? ? ? ?0? 0? 0? 0 % 0? 1? 0? 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0? 1? 0? 0 % 1? 1? 0? 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1? 1? 0? 0 bw=bwmorph(bw,'open',5);%figure,imshow(bw);title('闭合运算'); % figure,imshow(bw); %open 执行形态学开操作（先腐蚀后膨胀） bw = bwareaopen(bw, threshold);%threshold 来自SEC_xiuzheng %1 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 % 格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) % 作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象 figure,imshow(bw);title('擦除'); %==================加入进度条================== % h=waitbar(0,'程序运行中，请稍等......') % for i=1:10008 % waitbar(i/5000,h) % end % close(h); %wavplay(wavread('程序运行中.wav'),22000); %=============================================== bw=~bw;figure,imshow(bw);title('擦除反色'); % 颜色反转 %=====对图像进一步裁剪，保证边框贴近字体======== bw=touying(bw);figure;imshow(bw);title('Y方向处理'); bw=~bw; bw = bwareaopen(bw, threshold); bw=~bw; figure,imshow(bw);title('二次擦除'); [y,x]=size(bw);%对长宽重新赋值 %================文字分割======================= fenge=shuzifenge(bw,qingxiejiao); [m,k]=size(fenge); %==========显示分割图像结果===================== figure; for s=1:2:k-1 subplot(1,k/2,(s+1)/2);imshow(bw( 1:y,fenge(s):fenge(s+1))); end title('分割后的图像'); %================ 给七张图片定位================桂AV6388 han_zi =bw( 1:y,fenge(1):fenge(2)); zi_mu =bw( 1:y,fenge(3):fenge(4)); zm_sz_1 =bw( 1:y,fenge(5):fenge(6)); zm_sz_2 =bw( 1:y,fenge(7):fenge(8)); shuzi_1 =bw( 1:y,fenge(9):fenge(10)); shuzi_2 =bw( 1:y,fenge(11):fenge(12)); shuzi_3 =bw( 1:y,fenge(13):fenge(14)); %================================识别==================================== %======================把修正数据读入============================== xiuzhenghanzi = imresize(han_zi, [110 55],'bilinear'); xiuzhengzimu = imresize(zi_mu, [110 55],'bilinear'); xiuzhengzm_sz_1= imresize(zm_sz_1,[110 55],'bilinear'); xiuzhengzm_sz_2 = imresize(zm_sz_2,[110 55],'bilinear'); xiuzhengshuzi_1 = imresize(shuzi_1,[110 55],'bilinear'); xiuzhengshuzi_2 = imresize(shuzi_2,[110 55],'bilinear'); xiuzhengshuzi_3 = imresize(shuzi_3,[110 55],'bilinear'); %============ 把0-9 , A-Z以及省份简称的数据存储方便访问============ hanzishengfen = duquhanzi(imread('cpgui.bmp'),imread('cpguizhou.bmp'),imread('cpjing.bmp'),imread('cpsu.bmp'),imread('cpyue.bmp')); %因数字和字母比例不同。这里要修改 shuzizimu=duquszzm(imread('0.bmp'),imread('1.bmp'),imread('2.bmp'),imread('3.bmp'),imread('4.bmp'),... imread('5.bmp'),imread('6.bmp'),imread('7.bmp'),imread('8.bmp'),imread('9.bmp'),... imread('10.bmp'),imread('11.bmp'),imread('12.bmp'),imread('13.bmp'),imread('14.bmp'),... imread('15.bmp'),imread('16.bmp'),imread('17.bmp'),imread('18.bmp'),imread('19.bmp'),... imread('20.bmp'),imread('21.bmp'),imread('22.bmp'),imread('23.bmp'),imread('24.bmp'),... imread('25.bmp'),imread('26.bmp'),imread('27.bmp'),imread('28.bmp'),imread('29.bmp'),... imread('30.bmp'),imread('31.bmp'),imread('32.bmp'),imread('33.bmp')); zimu = duquzimu(imread('10.bmp'),imread('11.bmp'),imread('12.bmp'),imread('13.bmp'),imread('14.bmp'),... imread('15.bmp'),imread('16.bmp'),imread('17.bmp'),imread('18.bmp'),imread('19.bmp'),... imread('20.bmp'),imread('21.bmp'),imread('22.bmp'),imread('23.bmp'),imread('24.bmp'),... imread('25.bmp'),imread('26.bmp'),imread('27.bmp'),imread('28.bmp'),imread('29.bmp'),... imread('30.bmp'),imread('31.bmp'),imread('32.bmp'),imread('33.bmp')); shuzi = duqushuzi(imread('0.bmp'),imread('1.bmp'),imread('2.bmp'),imread('3.bmp'),imread('4.bmp'),... imread('5.bmp'),imread('6.bmp'),imread('7.bmp'),imread('8.bmp'),imread('9.bmp')); %============================识别结果================================================ i=1;%shibiezm_sz该函数识别数字有问题 jieguohanzi = shibiehanzi(hanzishengfen,xiuzhenghanzi);shibiejieguo(1,i) =jieguohanzi; i=i+1; jieguozimu = shibiezimu(zimu,xiuzhengzimu); shibiejieguo(1,i) =jieguozimu; i=i+1; jieguozm_sz_1= shibiezm_sz(shuzizimu,xiuzhengzm_sz_1); shibiejieguo(1,i) =jieguozm_sz_1;i=i+1; jieguozm_sz_2= shibiezm_sz(shuzizimu,xiuzhengzm_sz_2); shibiejieguo(1,i) =jieguozm_sz_2;i=i+1; jieguoshuzi_1= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_1); shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_1;i=i+1; jieguoshuzi_2= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_2); shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_2;i=i+1; jieguoshuzi_3= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_3); shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_3;i=i+1; %==========================对话框显示显示============================================= shibiejieguo; msgbox(shibiejieguo,'识别结果'); %================导出文本========================== fid=fopen('Data.xls','a+'); fprintf(fid,'%s ',shibiejieguo,datestr(now)); fclose(fid); %================读出声音========================== duchushengyin(shibiejieguo); %================读取计时========================== t=toc; %================================================== 复制代码* 【源码下载】下载地址：https://www.lanzous.com/iajjk2f 下载密码：dinn 代码调试不易。转载请标明出处，谢谢！如果感觉本文对您有帮助，欢迎评论交流，您的支持是我坚持写作分享的最大动力，谢谢！ `` LY_MATLAB 图像处理车牌识别[含报告].zip (24.16 MB, 下载次数: 150 ) 3 本帖被以下淘专辑推荐: · MATLAB交流Q群821300038\|主题: 41, 订阅: 1
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