基于模板匹配的车牌识别算法与Matlab实现

基于模板匹配的车牌识别算法与Matlab实现

车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，其涵盖了图像处理、模式识别等多个方向。而基于模板匹配的车牌识别算法则是其中一种常见的实现方式。本文将介绍一个基于模板匹配的车牌识别算法，并提供对应的Matlab源代码。

1. 算法原理
   该算法的基本思路是将车牌中每个字符放在特定的位置，并利用字符的形状和颜色进行识别。具体步骤如下：
   1）对原始图像进行预处理：包括灰度化、滤波、二值化等。
   2）进行字符分割：根据车牌中字符的排布规律，将车牌区域分割成若干个字符图像。
   3）计算字符特征：例如字符的高度、宽度、面积等参数。
   4）建立字符模板库：对所有可能出现的字符建立一张模板图像。
   5）进行模板匹配：对每个字符进行模板匹配，找到最匹配的模板，即为所识别的字符。
   6）输出结果：将识别结果组合成字符串，得到车牌号码。

2. Matlab实现
   在Matlab中，可以使用以下代码实现基于模板匹配的车牌识别算法。

% 1. 加载原始图像
I = imread(‘车牌图像.jpg’);

% 2. 图像预处理
gray_I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
filtered_I = medfilt2(gray_I, [3 3]); % 中值滤波去噪声
binary_I = imbinarize(filtered_I); % 二值化

% 3. 字符分割
se = strel(‘rectangle’, [8 16]);
dilated_I = imdilate(binary_I,