毕业设计]基于MATLAB的车牌识别系统的源代码(可以实现).doc

k=input(Enterthefilename:,s)；%输入车牌照片im=imread(k)；imshow(im)；im_gray=rgb2gray(im)；im_gray=medfilt2(im_gray,3,3)；%对图像进行中值滤波Image=im2bw(im_gray,0.2)；BW=edge(im_gray,sobel)；%找出图像边缘imx,imy=size(BW)；%计算图像大小msk=00000；01110；01110；01110；00000；B0=conv2(double(BW),double(msk)；%对边缘区域进行加强se=ones(2,80)；B1=imdilate(B0,se)；%figure；%imshow(B1)；B2=imerode(B1,se)；%figure；%imshow(B2)；se=ones(20,2)；B3=imdilate(B2,se)；%figure；imshow(B3)；B4=imerode(B3,se)；%figure；imshow(B4)；se=ones(50,2)；B5=imdilate(B4,se)；%figure；imshow(B5)；B6=imerode(B5,se)；%figure；imshow(B6)；%对边界图进行小区域连通，使车牌区域连通为一个方块B,L=bwboundaries(B6,4)；imshow(label2rgb(L,jet,.5.5.5)%对连通区域进行标记holdonfork=1:length(B)%用线条给连通区域标上边界线boundary=Bk；plot(boundary(:,2),boundary(:,1),w,LineWidth,2)endstats=regionprops(L,Area,Centroid)；%找到每个连通域的质心fork=1:length(B)%循环遍历每个连通域的边界boundary=Bk；%获取一条边界上的所有点delta_sq=diff(boundary).2；perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)；%计算边界周长area=stats(k).Area；%获取边界所围面积metric=27*area/perimeter2；%计算匹配度metric_string=sprintf(%2.2f,metric)；%要显示的匹配度字串ifmetric=0.85&metric1000%截取出匹配度接近1且面积大于1000像素的连通域centroid=stats(k).Centroid；plot(centroid(1),centroid(2),ko)；%提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域goalboundary=boundary；s=min(goalboundary,1)；e=max(goalboundary,1)；goal=imcrop(Image,s(2)s(1)e(2)-s(2)e(1)-s(1)；endtext(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,Color,g,FontSize,14,FontWeight,bold)；%显示匹配度字串endgoal=goal；%对截取图像进行反色处理figure；imshow(goal)；a,b=size(goal)；fori=a/2:-1:1%从图像水平中轴开始向上扫描，当白点数少于每行总点数的1/10时，停止扫描，并将该行定义为车牌字符区域的上限num=0；forj=1:bifgoal(i,j)=1num=num+1；endendifnum(b*0.1)line_up=i；break；endendfori=a/2:a%从图像水平中轴开始向下扫描，当白点数少于每行总点数的1/10时，停止扫描，并将该行定义为车牌字符区域的下限num=0；forj=1:bifgoal(i,j)=1num=num+1；endendifnum(b*0.1)line_down=i；break；endendgoal=goal(line_up:line_down,1:b)；%根据之前定义的上下限截取车牌字符区域figure；imshow(goal)；%显示车牌字符区域a,b=size(goal)；row=zeros(18)；now=1；flag=0；forj=1:b%对截取出的字符区域进行竖列扫描，并取每列总点数的1/10作为阈值点，当每列的白点数从阈值以上掉落到阈值以下或从阈值以下上升到阈值以上时，记录该列的横坐标num=0；fori=1:aifgoal(i,j)=1num=num+1；endendifflag=0ifnum0.1*arow(now)=j；now=now+1；flag=0；endendendifrow(3)-row(2)10%判断扫描出的第二块区域（扫描到的第二列与第三列之间）是否包含有效字符，如包含，则将扫描到的第二列定义为字符分割的起始列；否则，则定义第一列为起始列now=2；elsenow=1；endfigure；l1=0；l2=0；fork=1:8m=row(now)；n=row(now+1)；temp=goal(1:a,m:n)；point=0；%扫描每一个字符图片的白点数fori=1:aforj=1:n-miftemp(i,j)=1point=point+1；endendendifpoint0.4*a*(n-m)&nm%当扫描到的白点数小于总点数的2/5时放弃输出（有可能是车牌上的点状分隔符）l2=l2+1；%l2用来记录识别出的字符数subplot(1,7,l2)；x(k)=code(temp)；%调用子程序进行字符扫描，并返回字符的ASCII码x(k)=uint8(x(k)；ifx(k)0%当所选区域不为空时进行输出l1=l1+1；%l1用来记录输出的字符数s(l1)=char(x(k)；endtemp(32,32)=0；imshow(temp)；endnow