车牌识别带有设计报告，图片，Matlab源程序

车牌识别（带有设计报告，实例图片，Matlab源程序） a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

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（‘3.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像
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‘13）;%strei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（bg28）;%标注二进制图像中已连接的部分
Feastats = imfeature（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]车牌的框架大小
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>98 & 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‘）;%输出灰度图像
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
            mar

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

     文件      35993  2008-12-27 09:51  work\3.jpg

     文件        534  2008-12-27 16:26  work\sam\image1.jpg

     文件        521  2008-12-29 15:01  work\sam\image2.jpg

     文件        541  2008-12-29 15:01  work\sam\image3.jpg

     文件        532  2008-12-29 15:01  work\sam\image4.jpg

     文件        536  2008-12-29 15:01  work\sam\image5.jpg

     文件        527  2008-12-29 15:01  work\sam\image6.jpg

     文件        525  2008-12-29 15:01  work\sam\image7.jpg

     文件        519  2008-12-29 15:01  work\sam\image8.jpg

     文件      11395  2008-12-27 11:42  work\sam\Sam0.jpg

     文件      11169  2008-12-27 11:43  work\sam\Sam1.jpg

     文件        514  2008-12-27 10:12  work\sam\Sam2.jpg

     文件        522  2008-12-27 10:12  work\sam\Sam3.jpg

     文件      11416  2008-12-27 11:43  work\sam\Sam4.jpg

     文件        509  2008-12-27 10:12  work\sam\Sam5.jpg

     文件      11467  2008-12-27 11:44  work\sam\Sam6.jpg

     文件      11219  2008-12-27 11:44  work\sam\Sam7.jpg

     文件        529  2008-12-27 10:12  work\sam\Sam8.jpg

     文件        510  2008-12-27 10:12  work\sam\Sam9.jpg

     文件        528  2008-12-27 10:12  work\sam\SamA.jpg

     文件      11546  2008-12-27 10:20  work\sam\SamB.jpg

     文件      11417  2008-12-27 10:27  work\sam\SamC.jpg

     文件      11464  2008-12-27 10:28  work\sam\SamD.jpg

     文件      11490  2008-12-27 10:29  work\sam\SamE.jpg

     文件      11379  2008-12-27 11:32  work\sam\SamF.jpg

     文件      11520  2008-12-27 11:33  work\sam\SamG.jpg

     文件      11427  2008-12-27 11:33  work\sam\SamH.jpg

     文件      11107  2008-12-27 11:34  work\sam\SamI.jpg

     文件      11242  2008-12-27 11:35  work\sam\SamJ.jpg

     文件      11832  2008-12-27 11:35  work\sam\SamK.jpg

............此处省略33个文件信息