车牌识别含有十几张可识别车牌图片及模板

简单的车牌识别代码，含有十几张可识别的车牌图片，含有自制模板库，代码中读取车牌位置的地方要稍作修改，含有报告。

%%
clear;
close all;
clc;
%% 自动弹出提示框读取图像
[filename filepath] = uigetfile（‘.jpg‘ ‘输入一个需要识别的图像‘‘C:\Users\LUOAN\Desktop\大三下学习\多媒体\MATLAB车牌识别系统\MATLAB车牌识别系统设计（二）\车牌图片‘）;
file = strcat（filepath filename）;
I = imread（file）;
figure;
imshow（I）;
title（‘车牌图像‘）;
%% 灰度处理
I1 = rgb2gray（I）;    % RGB图像转灰度图像
figureimshow（I1）;title（‘灰度图像‘）;
I2=I1;
% %% 先将图像倾斜校正
% I2_1=wiener2（I1[55]）;            %对图像进行维纳滤波I2  
% I2_2=edge（I2_1‘sobel‘ ‘horizontal‘）;%用Sobel水平算子对图像边缘化
% theta=0:179;    %设置选择角度
% r=radon（I2_2theta）;%对图像进行Radon变换
% [mn]=size（r）;
% c=1;
% for i=1:m
%     for j=1:n
%         if  r（11）%            r（11）=r（ij）;
%             c=j;
%         end
%     end
% end                              %检测Radon变换矩阵中的峰值所对应的列坐标
% rot=90-c;%确定旋转角度
% I2=imrotate（I1rot‘crop‘）;        %对图像进行旋转矫正
% I=imrotate（Irot‘crop‘）;        %对图像进行旋转矫正
% figure;
% imshow（I2）;
%% 先将背景减去
se=strel（‘disk‘15）;%strel函数
I3=imopen（I2se）; 
figureimshow（I3）;title（‘背景图像‘）;
IE=imsubtract（I2I3）;
figureimshow（IE）;title（‘增强灰度图像‘）;
%% 然后再进行图像边缘处理
I4 = edge（IE ‘roberts‘ 0.12‘both‘）;
figure（‘name‘‘边缘检测‘）;
imshow（I4）;
title（‘roberts算子边缘检测‘）;
%% 形态学处理
% 图像腐蚀
se=[1;1;1];
I5 = imerode（I4 se）;
figure（‘name‘‘图像腐蚀‘）;
imshow（I5）;
title（‘图像腐蚀后的图像‘）;
%% 平滑图像，图像膨胀
se = strel（‘rectangle‘[30 30]）;
I6 = imclose（I5se）;  %对图像闭操作
figure（‘name‘‘平滑处理‘）;
imshow（I6）;
title（‘平滑图像的轮廓‘）;

se = strel（‘rectangle‘ [10 19]）;
I7 = imopen（I6se）;  %对图像开操作
I7 = bwareaopen（I7 500）;%去掉较小的方块
figure（‘name‘‘开操作处理‘）;
imshow（I7）;

se = strel（‘rectangle‘[30 50]）;
I8 = imclose（I7se）;  %对图像闭操作平滑边缘
figure（‘name‘‘平滑边缘处理‘）;
imshow（I8）;

I9 = imclearborder（I8）;%去除在图像边缘的块
figure（‘name‘‘边缘方块消除处理‘）;
imshow（I9）;
%% 特征参数处理
[Lnum] = bwlabel（I98）;               %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];     %车牌的框架大小
RGB = label2rgb（L ‘spring‘ ‘k‘ ‘shuffle‘）; %标志图像向RGB图像转换
l=1:num;
ratio=zeros（1num）;
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
for i=1:num
ratio（i）=width（i）/hight（i）;
end
figure（‘name‘‘彩色标记‘）;
imshow（RGB）;

for l=1:num
    if（ratio（l）>3&&ratio（l）<8）
       l1=l;
       break;
    end
end
if l1~=0
startcol1=BoundingBox（（l1-1）*4+1）-2;                   %开始列 
startrow1=BoundingBox（（l1-1）*4+2）-2;                   %开始行 
width1=BoundingBox（（l1-1）*4+3）+8;                      %车牌宽
hight1=BoundingBox（（l1-1）*4+4）+2;                     %车牌高
startcol2=startcol1+width1;
startrow2=startrow1+hight1;
I_E=I（startrow1-3:startrow2startcol1:startcol2）;
figure（‘name‘‘切割结果‘）;
imshow（I_E）;
end

figure（‘name‘‘直方图‘）;
imhist（I_E）;
% IM1=I_E;
%% 直方图均衡化
IM1 = histeq（I_E）;
figure（‘name‘ ‘直方图均衡化‘）;
subplot（121）;
imshow（IM1）;
title（‘直方图均衡化的图像‘）;
subplot（122）;
imhist（IM1）;
title（‘直方图‘）;
%% 二值化处理（迭代法）
IM2= im2bw（IM1 0.76）;
figure（‘

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