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),title('行方向区域');figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位后的彩色车牌图像’)imwrite(dw,'dwjpg);[filename,filepath]=uigetfile('','输入一个定位裁剪后的车牌图像‘);jpg=strcat(filepath,filename);a=imread('dw。jpg');b=rgb2gray(a);imwrite(b,‘。jpg');figure(8);imshow(b),title('’)g_max=double(max(max(b)));g_min=double(min(min(b)));T=round(g_max—(g_max-g_min)/3);%T为二值化的阈值[m,n]=size(b);d=(double(b)〉=T);%d:二值图像imwrite(d,'。jpg');figure(9),imshow(d),title(’’)figure(10),imshow(d),title(’’)%滤波h=fspecial('average'3);d=im2bw(round(filter2(h,d)));imwrite(d,'4。均值滤波后。jpg');figure(11),imshow(d),title('4。均值滤波后')%某些图像进行操作%膨胀或腐蚀%se=strel('square,3);%使用一个3X3的正方形结果元素对象对创建的图像进行膨胀%'line'/'diamond'/'ball'o。.se=eye(2);%eye(n)returnsthen—by—nidentitymatrix单位矩阵[m,n]=size(d);ifbwarea(d)/m/n〉==imerode(d,se);elseifbwarea(d)/m/n〈==imdilate(d,se);endimwrite(d,'5。膨胀或腐f4处理后。jpg');figure(12),imshow(d),title('’)%寻找连续有文字的块,若长度大于某阈值,则认为该块有两个字符组成,需要分割d=qiege(d);[m,n]=size(d);figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n)k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;whilej~=nwhiles(j)==0j=j+1;end:..whiles(j)=0&&j<=n-1j=j+1;endk2=j-1;ifk2—k1>=round(n/6。5)[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2—5])));d(:,k1+num+5)=0;%分割endend%再切割d=qiege(d);%切割出7个字符y1=10;y2=;flag=0;word1=[];whileflag==0[m,n]=size(d);left=1;wide=0;whilesum(d(:,wide+1))~=0wide=wide+1;endifwide<y1%认为是左侧干扰d(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);elsetemp=qiege(imcrop(d,[11widem]));[m,n]=size(temp);all=sum(sum(temp));two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)[,:)));iftwo_thirds/all>y2flag=1;word1=temp;%WORD1endd(:,[1:wide])=0;d=qiege(d);endend%分割出第二个字符[word2,d]=getword(d);%分割出第三个字符[word3,d]=getword(d);%分割出第四个字符[word4,d]=getword(d);%分割出第五个字符[word5,d]=getword(d);%分割出第六个字符[word6,d]=getword(d);%分割出第七个字符[word7,d]=getword(d);subplot(5,7,1),imshow(word1),title(-1')subplot(5,7,2),imshow(word2),title('2);:..subplot(5,7,4),imshow(word4),title('4');subplot(5,7,5),imshow(word5),title(-5')subplot(5,7,6),imshow(word6),title('6);subplot(5,7,7),imshow(word7),title('7');[m,n]=size(word1);商用系统程序中归一化大小为40*20,此处演示word1=imresize(word1,[4020]);word2=imresize(word2,[4020]);word3=imresize(word3,[4020]);word4=imresize(word4,[4020]);word5=imresize(word5,[4020]);word6=imresize(word6,[4020]);word7=imresize(word7,[4020]);subplot(5,7,15),imshow(word1),title(1')subplot(5,7,16),imshow(word2),title('2;)subplot(5,7,17),imshow(word3),title('3';subplot(5,7,18),imshow(word4),title(4')subplot(5,7,19),imshow(word5),title('5';subplot(5,7,20),imshow(word6),title('6';)subplot(5,7,21),imshow(word7),title(7')functione=qiege(d)[m,n]=size(d);top=1;bottom=m;left=1;right=n;%initwhilesum(d(top,:))==0&&top<=mtop=top+1;endwhilesum(d(bottom,:))==0&&bottom>=1bottom=bottom—1;endwhilesum(d(:,left))==0&&left<=nleft=left+1;endwhilesum(d(:,right))==0&&right〉=1right=right-1;enddd=right—left;hh=bottom-top;e=imcrop(d,[lefttopddhh]);function[word,result]=getword(d)word=口;flag=0;y1=8;y2=0。5;whileflag==0[m,n]=size(d);wide=0;:..—2wide=wide+1endtemp=qiege(imcrop(d,[11widem]));[m1,n1]=size(temp);ifwide<y1&&n1/m1〉y2d(:,[1:wide])=0;ifsum(sum(d))=0d=qiege(d);%切割出最小范围elseword=口;flag=1;endelseword=qiege(imcrop(d,[11widem]));d(:,[1:wide])=0;ifsum(sum(d))~=0;d=qiege(d);flag=1;elsed=[];endendend%endresult=d;实验体会:回想起做车牌识别系统的论文的这一段经历,从最初的不知道从哪里下手,到对整个系统有了一点认识,再到对各模块有了初步的了解?最后到我对整个系统各个模块的实现,离不开帮助过我的人们。指导老师的耐心解答,同学的热心帮忙,自己的努力,终于我完成了车牌识别系统的设计。对此对帮助过我的人们表示感谢。在这个过程中?我不仅是了解了车牌识别系统的构造以及各个模块的实现方法,,各个模块的实现以及模块之间的整合,再到最后的修正,其中的算法的选择,模块的整合连接,都是非常巧妙的。深入了解后,更是十分佩服。通过这次的车牌识别系统的论文我明白了,,当我把理论知识弄明白之后,就认为自己对知识掌握了.:..还提高了我的信心和动手能力,我想这会对我以后的生活和工作有很大的积极意义的。