MATLAB 车牌识别代码讲解

本文将逐步解析一段用于车牌识别的 MATLAB 代码,涵盖从图像读取到处理的各个环节。我们将通过以下步骤详细讲解每个部分的功能和实现。

1. 初始化和读取图像

clear all 
clc
PS = imread('图片.jpg'); 

2. 显示原图

subplot(1,2,1);
imshow(PS)                                             
title('原图')
  • 使用 subplot 函数创建一个 1 行 2 列的子图,并在第一个子图中显示原始图像。
  • imshow 用于显示图像,title 用于给图像添加标题。

3. 转换为灰度图

p = rgb2gray(PS);
subplot(1,2,2)
imshow(p)
title('原灰度图')
  • rgb2gray 将彩色图像转换为灰度图,存储在变量 p 中。
  • 在第二个子图中显示灰度图,并添加相应标题。

4. 去噪声处理

p = imgaussfilt(p, 2); % 2是高斯滤波的标准差,可以根据需要调整
  • 使用 imgaussfilt 函数对灰度图 p 进行高斯模糊,标准差设置为 2。这个步骤帮助去除图像中的噪声,从而提高后续处理的准确性。

5. 计算灰度直方图

[m, n] = size(p);  
GP = zeros(1, 256);       
for k = 0:255GP(k+1) = length(find(p == k)) / (m * n);  
end
figure
subplot(1,2,1);
bar(0:255, GP, 'g')                          
title('原灰度直方图')
  • 使用 size 函数获取灰度图的行数和列数。
  • 创建一个长度为 256 的数组 GP,用于存储每个灰度值的概率分布。
  • 通过循环计算每个灰度值的出现频率并归一化,生成灰度直方图。
  • 使用 bar 函数绘制直方图,并给它添加标题。

6. 寻找局部极大值点

max_index = [];
for i = 3:length(GP)-2if ((GP(i) >= GP(i+1)) & (GP(i) >= GP(i-1))) & ...((GP(i+1) >= GP(i+2)) & (GP(i-1) >= GP(i-2)))max_index(end+1) = i - 1;end
end
possible = GP(max_index);
[max_value, index] = max(possible);
TT = max_index(index) - 2;
  • 通过循环寻找灰度直方图中的局部极大值点,以确定最佳阈值。
  • 将找到的极大值索引存入 max_index 中,并从中选出最大的值作为二值化的阈值 TT

7. 生成二值图

[m, n] = size(p);
R = zeros(m, n);
for i = 1:mfor j = 1:nif p(i, j) < TTR(i, j) = 0;elseR(i, j) = 256;endend
end
  • 创建一个与灰度图相同尺寸的零矩阵 R,用于存储二值图。
  • 嵌套循环遍历每个像素,根据阈值 TT 将像素值设置为 0 或 256(黑或白)。

8. 形态学操作:增强轮廓

se = strel('rectangle', [3, 3]); % 创建一个矩形结构元素
R = imdilate(R, se); % 膨胀
R = imerode(R, se); % 腐蚀
  • 创建一个矩形结构元素 se,用于形态学操作。
  • 使用 imdilate 对二值图进行膨胀,以增强车牌的边缘。
  • 接着使用 imerode 进行腐蚀,以去除小的噪声并增强主要轮廓。

9. 显示二值图

subplot(1,2,2);
imshow(R);
title('增强的二值图');
  • 在第二个子图中显示处理后的二值图,并为其添加标题。

总结

这段代码通过一系列图像处理技术,完成了车牌图像的读取、处理和分析。具体来说,包括图像的去噪声、灰度直方图计算、局部极大值点查找、二值化处理以及轮廓增强。这样的处理流程为后续的车牌识别算法奠定了基础,能够有效提高识别的准确率。

希望本篇讲解能帮助大家更好地理解这段 MATLAB 代码的实现原理与应用。如果有任何问题,欢迎随时讨论!

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