matlab 实现照片汽车车牌识别

matlab 汽车照片中车牌检索及识别的实现

I = imread（‘car.jpg‘）; 
I2 = rgb2gray（I）;
I4 = im2bw（I2 0.2）;
bw = bwareaopen（I4 500）;
se = strel（‘disk‘15）;
bw = imclose（bwse）;
bw = imfill（bw[1 1]）;
[BL] = bwboundaries（bw4）;
imshow（label2rgb（L @jet [.5 .5 .5]））
hold on
for k = 1:length（B）
 boundary = B{k};
 plot（boundary（:2）boundary（:1）‘w‘‘LineWidth‘2）
end
% 找到每个连通域的质心
stats = regionprops（L‘Area‘‘Centroid‘）;
% 循环历遍每个连通域的边界
for k = 1:length（B）
  % 获取一条边界上的所有点
  boundary = B{k};
  % 计算边界周长
  delta_sq = diff（boundary）.^2;    
  perimeter = sum（sqrt（sum（delta_sq2）））;
  % 获取边界所围面积
  area = stats（k）.Area;
  % 计算匹配度
  metric = 27*area/perimeter^2;
  % 要显示的匹配度字串
  metric_string = sprintf（‘%2.2f‘metric）;
  % 标记出匹配度接近1的连通域
  if metric >= 0.9 && metric <= 1.1
    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（I4[s（2） s（1） e（2）-s（2） e（1）-s（1）]）; 
  end
  % 显示匹配度字串
  text（boundary（12）-35boundary（11）+13...
    metric_string‘Color‘‘g‘...
‘FontSize‘14‘FontWeight‘‘bold‘）;
end
goal = ~goal;
goal（256256） = 0;
figure;
imshow（goal）;
w = imread（‘P.bmp‘）;
w = ~w;
C=real（ifft2（fft2（goal）.*fft2（rot90（w2）256256）））;
thresh = 240;
figure;
imshow（C > thresh）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        206  2005-11-05 17:12  ex2\2.bmp

     文件        206  2005-11-05 17:12  ex2\4.bmp

     文件        206  2005-11-05 17:12  ex2\8.bmp

     文件        206  2005-11-05 17:12  ex2\B.bmp

     文件      61837  2005-10-28 22:59  ex2\car.jpg

     文件       1598  2008-12-21 17:08  ex2\ex2.asv

     文件       1453  2005-12-02 18:46  ex2\ex2.m

     文件        190  2005-11-27 15:48  ex2\M.bmp

     文件        206  2005-11-05 17:13  ex2\P.bmp

     目录          0  2008-12-21 15:32  ex2

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