matlab车牌识别程序，附详细原理和思路介绍

matlab车牌识别程序，对采集到的车牌图像进行预处理，车牌定位，字符分割，字符识别并最终输出匹配车牌字符

clear
close all;  %Step1 获取图像   装入待处理彩色图像并显示原始图像
Scolor = imread（‘car.jpg‘）;%imread函数读取图像文件 %将彩色图像转换为黑白并显示
Sgray = rgb2gray（Scolor）;%rgb2gray转换成灰度图
figureimshow（Scolor）title（‘原始彩色图像‘）;%figure命令同时显示两幅图
figureimshow（Sgray）title（‘原始黑白图像‘）;  %Step2 图像预处理   对Sgray 原始黑白图像进行开操作得到图像背景
s=strel（‘disk‘15）;%strel函数
Bgray=imopen（Sgrays）;%打开sgray s图像
figureimshow（Bgray）;title（‘背景图像‘）;%输出背景图像 %用原始图像与背景图像作减法，增强图像
Egray=imsubtract（SgrayBgray）;%两幅图相减
figureimshow（Egray）;title（‘增强黑白图像‘）;%输出黑白图像 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化
fmax1=double（max（max（Egray）））;%egray的最大值并输出双精度型
fmin1=double（min（min（Egray）））;%egray的最小值并输出双精度型
level=（fmax1-（fmax1-fmin1）/3）/255;%获得最佳阈值
bw22=im2bw（Egraylevel）;%转换图像为二进制图像
bw2=double（bw22）;  %Step4 对得到二值图像作开闭操作进行滤波
figureimshow（bw2）;
title（‘图像二值化‘）;%得到二值图像
grd=edge（bw2‘canny‘）%用canny算子识别强度图像中的边界
figureimshow（grd）;
title（‘图像边缘提取‘）;%输出图像边缘
bg1=imclose（grdstrel（‘rectangle‘[519]））;%取矩形框的闭运算
figureimshow（bg1）;
title（‘图像闭运算[519]‘）;%输出闭运算的图像
% bg3=imopen（bg1strel（‘rectangle‘[519]））;%取矩形框的开运算
% figureimshow（bg3）;
% title（‘图像开运算[519]‘）;%输出开运算的图像
% bg2=imopen（bg3strel（‘rectangle‘[191]））;%取矩形框的开运算
% figureimshow（bg2）;
% title（‘图像开运算[191]‘）;%输出开运算的图像 %Step5 对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较，提取车牌区域
[Lnum] = bwlabel（bg18）;%标注二进制图像中已连接的部分
Feastats = regionprops（L‘basic‘）;%计算图像区域的特征尺寸
Area=[Feastats.Area];%区域面积
BoundingBox=[Feastats.BoundingBox];%[x y width height]车牌框架大小
RGB = label2rgb（L ‘spring‘ ‘k‘ ‘shuffle‘）; %标志图像向RGB图像转换
figureimshow（RGB）;title（‘图像彩色标记‘）;%输出框架的彩色图像
lx=0; 
for l=1:num
    width=BoundingBox（（l-1）*4+3）;%框架宽度的计算
    hight=BoundingBox（（l-1）*4+4）;%框架高度的计算
    if （width>50 & width<160 & hight>25 & hight<50）%框架的宽度和高度的范围          
        lx=lx+1;
        Getok（lx）=l;
    end
end
for k= 1:lx
    l=Getok（k）;
    startcol=BoundingBox（（l-1）*4+1）-2;%开始列
    startrow=BoundingBox（（l-1）*4+2）-2;%开始行
    width=BoundingBox（（l-1）*4+3）+8;%车牌宽
    hight=BoundingBox（（l-1）*4+4）+2;%车牌高
    rato=width/hight;%计算车牌长宽比
    if rato>2 & rato<4
        break;
    end
end
sbw1=bw2（startrow:startrow+hightstartcol:startcol+width-1）; %获取车牌二值子图
subcol1=Sgray（startrow:startrow+hightstartcol:startcol+width-1）;%获取车牌灰度子图  figuresubplot（211）imshow（subcol1）;
title（‘车牌灰度子图‘）;%输出灰度图
subplot（212）imshow（sbw1）;
title（‘车牌二值子图‘）;%输出车牌的二值图  %Step6 计算车牌水平投影，并对水平投影进行峰谷分析
histcol1=sum（sbw1）;      %计算垂直投影
histrow=sum（sbw1‘）;      %计算水平投影
figuresubplot（211）bar（histcol1）;
title（‘垂直投影（含边框）‘）;%输出垂直投影
subplot（212）bar（histrow）;
title（‘水平投影（含边框）‘）;%输出水平投影
figuresubplot（211）bar（histrow）;
title（‘水平投影（含边框）‘）;%输出水平投影
subplot（212）imshow（sbw1）;
title（‘车牌二值子图‘）;%输出二值图 %对水平投影进行峰谷分析
meanrow=mean（histrow）;%求水平投影的平均值
minrow=min（histrow）;%求水平投影的最小值
levelrow=（meanrow+minrow）/2;%求水平投影的平均值
count1=0; l=1;
for k=1:hight
    if histrow（k）<=levelrow
        count1=count1+1;
    else if count1>=1
            markrow（l）=k;%上升点
            markrow1（l）=count1;%谷宽度（下降点至下一个上升点）
            l=l+1;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        834  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\1.jpg

     文件        750  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\2.jpg

     文件        684  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\3.jpg

     文件       8953  2015-04-24 15:45  CarLicenseDetection\33.jpg

     文件        697  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\4.jpg

     文件        825  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\5.jpg

     文件        864  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\6.jpg

     文件        835  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\7.jpg

     文件       6042  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\after average licence plate.jpg

     文件       5921  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\binary licence plate.jpg

     文件      69102  2015-04-29 21:32  CarLicenseDetection\car.jpg

     文件      56599  2015-03-29 10:13  CarLicenseDetection\CarLicense.jpg

     文件      10472  2015-05-03 21:20  CarLicenseDetection\CarLicenseRecognition_new.m

     文件       6035  2015-05-25 08:48  CarLicenseDetection\CarReader.m

     文件       1465  2015-05-25 08:56  CarLicenseDetection\CharRecognition.m

     文件       5894  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\dw.jpg

     文件       6042  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\expansion or corrosion the licence plate.jpg

     文件       4673  2015-05-29 13:06  CarLicenseDetection\gray licence plate.jpg

     文件    2835475  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0698.JPG

     文件    2640641  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0699.JPG

     文件    2257641  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0700.JPG

     文件    2372937  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0701.JPG

     文件    1934420  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0702.JPG

     文件    2316434  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0703.JPG

     文件    2676147  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0704.JPG

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     文件    2197167  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0710.JPG

     文件    2714320  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0715.JPG

     文件    2800311  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0717.JPG

     文件    2022388  2015-04-24 14:38  CarLicenseDetection\Images\IMG_0718.JPG

............此处省略30个文件信息