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2.部分仿真图预览
3.算法概述
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
4.部分源码
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figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')
figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')
% 均值滤波处理
h=fspecial('average',3);
d=im2bw(round(filter2(h,d)));%filter2(B,X),B为滤波器.X为要滤波的数据,这里将B放在X上,一个一个移动进行模板滤波.
figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')
se=eye(2);%产生m×n的单位矩阵
[m,n]=size(d);
if bwarea(d)/m/n>=0.365 %bwarea是计算二值图像中对象的总面积的函数
d=imerode(d,se);%腐蚀
elseif bwarea(d)/m/n<=0.235
d=imdilate(d,se);%膨胀
end
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% 再切割
d=qiege(d);
% 切割出 7 个字符
y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[];
while flag==0
[m,~]=size(d);
left=1;wide=0;
while sum(d(:,wide+1))~=0
wide=wide+1;
end
if wide<y1 % 认为是左侧干扰
d(:,1:wide)=0;
d=qiege(d);
else
temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));
[m,~]=size(temp);
all=sum(sum(temp));
two_thirds=sum(sum(temp(round(m/3):2*round(m/3),:)));
if two_thirds/all>y2
flag=1;word1=temp; % 此处为切割出来的WORD 1
end
d(:,1:wide)=0;d=qiege(d);
end
end
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JG=zeros(40,20);%产生一个40*20大小的零矩阵
l=1;
L=toc;
for I=1:7 %I为待识别的字符位
ii=int2str(I);%整形数据转化为字符串类型
t=imread([ii,'.jpg']);
MB=imresize(t,[40 20],'nearest');%缩放处理
if l==1 %车牌号第一位为汉字识别，使用37-53号样本库
kmin=37;
kmax=53;
elseif l==2 %车票号第二位为 A~Z 大写字母识别，使用11-36号样本库
kmin=11;
kmax=36;
else l>=3; %第三位以后是字母或数字识别，使用1-36号样本库
kmin=1;
kmax=36;
end
for k2=kmin:kmax
fname=strcat('样本库\',liccode(k2),'.bmp');
YB = imread(fname); %调用样本库图像文件
for i=1:40
for j=1:20
JG(i,j)=MB(i,j)-YB(i,j); % 这里是将待识别图像与模板图像两幅图相减得到第三幅图
end
end
Dmax=0;
for k1=1:40
for l1=1:20
if ( JG(k1,l1) > 0 || JG(k1,l1) <0 )
Dmax=Dmax+1;
end
end
end
Error(k2)=Dmax;
end
Error1=Error(kmin:kmax);
MinError=min(Error1);
findc=find(Error1==MinError);
Code(l*2-1)=liccode(findc(1)+kmin-1);
Code(l*2)=' ';
l=l+1;
end
t=toc;
figure(10),imshow(dw),title (['车牌号:', Code]);
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