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1、q!diua;=!xeiu !xeiudiua; 41 乂乙!)Lo-uoneoo|+(|,1!)o-uoneoo|=diua;冨冯阴礎阴/會丫會吐阴洱兩人与洱兩x出冲日县加率巷(门0一110!卿0|)茨0二!0j !O=!xeiu!jU!=!U!iu pua puapua:uoijeooiMau!门0一110!卿0|= o-uoi;eoo|：!=uo!卿 o|mou!|,=(r!)|eu!4_| g|EU!T|)oz!S：=Oj 冨冯阴冲阴日出渤国甸二率巷(Heu!j_|)az!S： goj：=门0一110!卿 0| !(31|eu!4-|)az!S1(L1|eu!4-|)az!S)soja
2、z=Mau-| =腥岳制多=%!(.眉|M(|EU!厂|)MOi|Siiir(9Z)iO|dqns岳混阴 0002丄、7甸禹里H逹邀辛!(000S19SO|o_|)uadoeajeMq=|eu!4_|!(.1)en!r(9Sop_|)MOMSiu!1(g1s1e)jo|dqnsWW 号国渤国!(as1apoja_|)asopiu!=aso|o_|!(.同川GpojhDMOiisiiir&ZQloidqns!(as1a6pa-|)apojaiu!=apoja-| mums !(.同MGbpo一|)MOi|siiirZ)iO|dqns!(1|aqos11Aej6-|)a6pa=a6pa-| =逖秦
3、卑俎=%!(. WSW眉1川(血旷|)MOI|SIU!(乙Z)iO|dqns!(|)Abj6 乙 q 6j=Abj6-| !(.渤国帥團眉|川(|)MOi|siii!gZ)iO|dqns !(,6df !edaqo1)peajiu!=|lie asopeapopendendfirst_point=location_of_1(a,:); last_point=location_of_1(b,:); x1=first_point(1)+4; x2=last_point(1)-4; y1=first_point(2)+4; y2=last_point(2)-4;I_plate=I(x1:x2,y1:
4、y2);I_plate=OTSU(I_plate);理%和最小的点为车牌的左上角 %和最大的点为车牌的右下角 %坐标值修正%以 OTSU 算法对分割出的车牌进行自适应二值化处I_plate=bwareaopen(I_plate,50);figure,imshow(I_plate),title( 车牌提取 )%画出最终车牌%= X=; flag=0;for j=1:size(I_plate,2) sum_y=sum(I_plate(:,j); if logical(sum_y)=flagX=X j; flag=logical(sum_y);end end figure for n=1:7char
5、=I_plate(:,X(2*n-1):X(2*n)-1); for i=1:size(char,1)if sum(char(i,:)=0 top=i; break字符分割 =%用来存放水平分割线的横坐标%列和有变化时，记录下此列% 进行粗分割%这两个 for 循环对分割字符的上下进行裁剪endendfor i=1:size(char,1)if sum(char(size(char,1)-i,:)=0 bottom=size(char,1)-i; breakendendchar=char(top:bottom,:);subplot(2,4,n);imshow(char);char=imresi
6、ze(char,32,16,nearest); %归一化为 32*16 的大小，以便模板匹配 eval(strcat(Char_,num2str(n),=char;); %将分割的字符放入 Char_i 中end%= 字符识别 = char=;store仁strcat(京,津,沪，渝，冀,晋,辽,吉,黑，苏,浙%汉字识别,皖,闽,赣,鲁,豫,鄂,湘,粤,琼,川,贵,云,陕.，甘，青，藏，桂，皖 ，新，宁，港，鲁，蒙);for j=1:34Im=Char_1;Template=imread(strcat(chinese，num2str(j)，.bmp); %chinese 文件附在最后Templ
7、ate=im2bw(Template);Differ=Im-Template;Compare(j)=sum(sum(abs(Differ);endindex=find(Compare=(min(Compare);char=char store1(index);store2=strcat(A，B，C，D，E，F，G，H，J，K，L，M，M，N，P，Q，R. ，S，T，U，V，W，X，Y，Z，0，1，2，3，4，5，6，7，8，9);for i=2:7%字母数字识别for j=1:35Im=eval(strcat(Char_，num2str(i);Template=imread(strcat(ch
8、a&num，num2str(j)，.bmp); %cha&num 文件附在最后 Template=im2bw(Template);Differ=Im-Template;Compare(j)=sum(sum(abs(Differ);endindex=find(Compare=(min(Compare);char=char store2(index);endfigure，imshow(I)，title(strcat( 车牌为 :，char)信研-11XX2011301XXXXXX模式识别作业一车牌识别1、作业要求：要求：任给一幅符合假定的图片，自动识别出车牌号 女口：给定如下图片，自动输出（京 J
9、X9168）2、设计步骤：所设计的车牌识别的流程包括图像预处理，车牌分割，字符分割，及字符识 别。详见matalb程序。3、程序讲解1）第一部分为图像的预处理。此部分借鉴了别人的程序，将灰度图像以sobe算子检测边缘；再对边缘图像 进行腐蚀，去除掉细的，间断的边缘；对剩下的区域进行闭合以填充图像，此时 可以看到车牌区域形成了一个大的连通域；调用bwareaoper函数去掉小的连通域，此时整个二值图像只b剩下了车牌区域为1。如下图所示：边缘检测后图像填充启图谯SttS边隊国樣形态滤滾后图像2）第二部分为车牌的提取此部分的工作为将上一步的白色区域取出，其对应的就是车牌区域。设计思 路如下：首先将二
10、值图像中所有为1的点的坐标放入数组location_of_1 中，对 这些坐标遍历计算，寻找x坐标与y坐标之和最大的点a与最小的点b， a即为车牌 的左上角，b为车牌的右下角。通过这两个坐标将车牌分割出来，并对灰度车牌 图像以OTSU算法进行自适应二值化分割。最终效果如下：车牌提取3）第二部分为字符分割此部分的工作是将车牌里的7个字符分别提取出来。方法如下：对该二值图 从左向右像按列z遍历，计算每一列之和，没有白点的列和为0，有白点的列和非零，转换为逻辑1,记录下所有列和在0与1转换的列，即为需要切割的列， 共有14列，可切出7个字符。切割出单个字符后，放入 char_（i）中，并切割掉每 个
11、字符的上下的空白区域，完成精确切割，效果如下：4）第四部分为字符的识别识别的方法主要有模板匹配字符识别算法，统计特征匹配算法，神经网络字 符识别算法和支持向量机模式识别算法。由于分割的字符效果较好，为明显畸变, 模k板维数低（32*16），且因为时间关系，这里采用了模板匹配识别算法。该程 序把切割出的字符与库里的汉字和字符的模板做减法运算，找到差别点最少的模 板为对应模板，输出该模板对应的字符，最后识别出其为“京JX9168”。如下:Chi nese模板文件：Cha&num模板文件:（将图片放入文件夹中，放在程序目录下）OTSU.m 文件： function J=OTSU(I)Hi=imhis
12、t(I);% 直方图sum1=sum(Hi);for i=1:255w1=sum(Hi(1:i)/sum1; w2=sum(Hi(i+1):256)/sum1;%第一类概率%第二类概率m1=(0:(i-1)*Hi(1:i)/sum(Hi(1:i);%第一类平均灰度值m2=(i:255)*Hi(i+1):256)/sum(Hi(i+1):256);% 第二类平均灰度值Jw(i)=w1*w2*(m1-m2F2;endmaxm,thresh=max(Jw);%寻找阈值% subplot(2,2,1);imshow(I);title( 原图像 );% subplot(2,2,3,4);imhist(I);hold on;plot(thresh,3,+r);title(strcat( 阈值为 ,num2str(thresh);I(find(Ithresh)=256;%二值化J=I;% subplot(2,2,2),imshow(I),title( 二值化图像 zk);
