【车牌识别】基于模板匹配算法实现车辆出入库计时系统附matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于模板匹配算法的车牌识别可以通过以下步骤进行：

1. 准备车牌字符模板：制作一系列车牌字符的模板图像，每个字符对应一个模板。可以在模板中提取并表示字符的特征。

2. 加载待识别的车牌图像，并进行预处理：将待识别的车牌图像转换为灰度图像，并进行二值化、去噪等预处理操作。确保图像清晰且字符边缘明显。

3. 对车牌图像进行字符分割：采用适当的字符分割算法，将车牌图像中的字符分割成单独的部分。

4. 对每个字符进行模板匹配：将每个字符区域与相应的字符模板进行匹配。

⛄ 部分代码

% 分割字符  

function [word,result]=getword(d)  

word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5;  

% if d==[]  

%   word=[];  

% else  

    while flag==0  

        [m,n]=size(d);  

        wide=0;  

        while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2  

            wide=wide+1;  

        end  

        temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));  

        [m1,n1]=size(temp);  

        if wide<y1 && n1/m1>y2  

            d(:,[1:wide])=0;  

            if sum(sum(d))~=0  

                d=qiege(d);  % 切割出最小范围  

            else word=[];flag=1;  

            end  

        else  

            word=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));  

            d(:,[1:wide])=0;  

            if sum(sum(d))~=0;  

                d=qiege(d);flag=1;  

            else d=[];  

            end  

        end  

    end  

%end  

          result=d;  

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 陶鹏,朱华.模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现[J].电脑知识与技术:学术版, 2020.

[2] 赖特.基于模板匹配及人工神经网络算法的图像识别应用——MATLAB实现机动车牌号码辨识[J].智能建筑与智慧城市, 2017(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1671-9506.2017.11.023.

[3] 王九成,张亮,刘克峰,等.一种基于matlab车牌识别算法的研究[J].中国科技博览, 2014.

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