文档介绍：. function [d]=main(jpg)
I=imread('');
figure(1),imshow(I);title('原图');
I1=rgb2gray(I); %将真彩***像转换为灰度图像
figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');
figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');
I2=edge(I1,'robert',,'both'); %高斯滤波器,
figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se); %图像的腐蚀
figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');
se=strel('rectangle',[40,40]); %构造结构元素,以长方形构造一个se
I4=imclose(I3,se); %对图像实现闭运算,闭运算也能平滑图像的轮廓,但与开运算相反,它一般融合窄的缺口和细长的弯口,去掉小洞,填补轮廓上的缝隙。
figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');
I5=bwareaopen(I4,2000); %从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件(对象),产生另一个二进制图像
figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
[y,x,z]=size(I5); %返回I5各维的尺寸,并存储在变量y、x、z中
myI=double(I5); %换成双精度数值
%begin横向扫描
tic %计算tic与toc之间程序的运行时间
Blue_y=zeros(y,1); %产生y*1的全0矩阵
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色
%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1
Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计
end
end
end
[temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值,MaxY为该值的索引( 在向量中的位置)
PY1=MaxY;
while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2<y))
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:,:);
%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1:PY2之间的部分
%end横向扫描
%begin纵向扫描
Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域
for j=1:x
for i=PY1:PY2
if(myI(i,j,1)==1)
Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;
end
end
e