基于Hough变换车牌提取

N = 44/14;%车牌长宽比

%%%%%灰度图转换
I = imread（‘chepai2.jpg‘）;
subplot（131）;
imshow（I）;
I1 = rgb2gray（I）;
subplot（132）;
imshow（I1）;

I11 = medfilt2（I1）;%中值滤波
subplot（133）;
imshow（I11）;
I2 = edge（I11‘canny‘）;%边缘检测
figure
imshow（I2）;
se = [1;1;1];
I3 = imerode（I2se）;%图像腐蚀
figure
imshow（I3）;

%%%%%%灰度跳变阈值初步确定车牌区域
[x0y0] = size（I3）;
s = zeros（1y0）;
for  cnt1 = 1:x0
    for cnt2 = 2:y0
        if abs（I3（cnt1cnt2）-I3（cnt1（cnt2 - 1）））==1
            s（cnt1） = s（cnt1） + 1;
        end
    end
    
end

r1 = zeros（1x0）;
for cnt1 = 1:x0
   if s（cnt1） >= 20 %设置阈值为20
       r1（cnt1） = cnt1;
   end
end

cnt3 = 0;%寻找车牌区域第一行，存在cnt3中
for cnt1 = 1:x0
   if r1（cnt1） == 0
       cnt3 = cnt3 + 1;
   else
       break;
   end
end

figure
A = 10;
B = 25;
I4 = I1（（cnt3-A）:（max（r1）+B）1:480）;%初步取出车牌区域
imshow（I4）;

rotI = imrotate（I40‘crop‘）;%图像旋转（若有必要）
I5 = edge（rotI‘canny‘）;%canny算子边缘检测
figure
imshow（I5）;

Theta_test = 1;%参数度量选择
Rho_test = 1;
[HTR] = hough（I5‘ThetaResolution‘Theta_test‘RhoResolution‘Rho_test）;%Hough变换

%%%%%选取theta = 0 时的直线
[x00x0] = size（T）;
[ab] = size（H）;
H0 = zeros（ab）;
for cnt1 = 1:x0
   if T（cnt1） == 0
       H0（:cnt1） = H（:cnt1）; 
   end
end

T0 = zeros（1x0）;
for cnt1 = 1:x0
   if T（cnt1） == 0
       T0（1cnt1） = T（1cnt1）; 
   end
end

P0 = houghpeaks（H02‘threshold‘ceil（0.4*max（H0（:））））;
H_mid = （H（P0（11）P0（12）） + H（P0（21）P0（22）））/2;
lines0 = houghlines（I5T0RP0‘FillGap‘50