车牌识别:MATLAB图像增强之车牌识别(第6期)

车牌识别系统详解

车牌识别（License Plate Recognition, LPR）是一项用于自动检测和读取车辆牌照信息的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将详细解释一个基于MATLAB实现的车牌识别系统的代码，并阐述其工作流程和技术细节。

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一、代码文件说明

本项目主要由以下几个部分组成：

• 主程序：负责调用其他功能模块并控制整个处理流程。
• 图像预处理函数：包括颜色空间转换、边缘检测、形态学操作等步骤，旨在突出车牌特征。
• 车牌定位函数：通过统计像素分布来确定车牌的大致位置。
• 字符分割函数：对定位后的车牌区域进行进一步细化，准备后续的字符识别。
• 字符识别函数：利用模板匹配或其他机器学习方法解析车牌上的文字内容。

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二、车牌识别算法流程

1. 图像预处理

预处理阶段是确保后续步骤准确性的关键。具体操作如下：

• 彩色图转灰度图：使用rgb2gray()函数将输入的RGB图像转换为灰度图像，减少数据维度的同时保留了亮度信息。

  YuanShiHuiDu = rgb2gray(YuanShi);
  

• Canny算子边缘检测：应用Canny算子提取图像中的边缘信息，生成二值化结果，有助于区分背景与目标物体。

  BianYuan = edge(YuanShiHuiDu, 'canny', 0.5);
  

• 垂直线结构腐蚀：选择一个三行一列的线型结构元素对边缘图像进行腐蚀处理，目的是强化垂直方向上的线条特征（如车牌），同时削弱非相关噪声。

  se1 = [1; 1; 1];
  FuShi = imerode(BianYuan, se1);
  

• 矩形结构闭运算：采用矩形结构元素执行闭运算（先膨胀后腐蚀），填充内部孔洞，使得车牌区域形成连通域。

  se2 = strel('rectangle', [25, 25]);
  TianChong = imclose(FuShi, se2);
  

• 面积筛选：运用bwareaopen()函数移除面积小于设定阈值的对象，去除小尺寸干扰物。

  YuanShiLvBo = bwareaopen(TianChong, 2000);
  

上述过程通过一系列图像处理技术，逐步聚焦于可能存在的车牌区域，为下一步的精确定位打下基础。

2. 车牌定位

定位阶段分为两个子步骤——粗略定位和精细调整：

(1) 粗略定位

• 行方向统计：遍历每一行，记录白色像素的数量，找到最大值所在行作为初步估计的车牌中心位置。

  Y1 = zeros(y, 1);
  for i = 1:y
      for j = 1:x
          if YuCuDingWei(i, j) == 1
              Y1(i, 1) = Y1(i, 1) + 1;
          end
      end
  end
  [~, MaxY] = max(Y1);
  

• 上下边界确定：从最大值处向上下搜索，直到遇到连续低于某个阈值的行，以此界定车牌的高度范围。

  PY1 = MaxY;
  while ((Y1(PY1, 1) >= 50) && (PY1 > 1))
      PY1 = PY1 - 1;
  end
  
  PY2 = MaxY;
  while ((Y1(PY2, 1) >= 50) && (PY2 < y))
      PY2 = PY2 + 1;
  end
  

• 列方向统计：类似地，在已知高度范围内计算各列的白色像素数量，确定左右边界。

  X1 = zeros(1, x);
  for j = 1:x
      for i = PY1:PY2
          if YuCuDingWei(i, j, 1) == 1
              X1(1, j) = X1(1, j) + 1;
          end
      end
  end
  
  PX1 = 1;
  while ((X1(1, PX1) < 3) && (PX1 < x))
      PX1 = PX1 + 1;
  end
  
  PX3 = x;
  while ((X1(1, PX3) < 3) && (PX3 > PX1))
      PX3 = PX3 - 1;
  end
  

• 裁剪图像：根据计算得到的边界坐标，截取出包含车牌的子图像。

  CuDingWei = YuanShi(PY1:PY2, PX1:PX3, :);
  

(2) 精细调整

为了提高定位精度，还需要进行额外的预处理和边框干扰去除：

• 预处理：再次将RGB图像转换为灰度图，并通过自适应阈值法生成二值化图像。

  CuDingWeiHuiDu = rgb2gray(CuDingWei);
  T = round(c_max - (c_max - c_min) / 3);
  CuDingWeiErZhi = im2bw(CuDingWeiHuiDu, T / 256);
  

• 边框干扰去除：检查并清除左侧和右侧可能出现的多余边框，保证最终输出的是纯净的车牌图像。

  ZuoKuanDu = 0;
  while sum(YuJingDingWei(:, ZuoKuanDu + 1)) ~= 0
      ZuoKuanDu = ZuoKuanDu + 1;
  end
  
  if ZuoKuanDu < KuanDuYuZhi
      YuJingDingWei(:, 1:ZuoKuanDu) = 0;
  end
  
  YouKuanDu = 0;
  d = f;
  while sum(YuJingDingWei(:, d - 1)) ~= 0
      YouKuanDu = YouKuanDu + 1;
      d = d - 1;
  end
  
  if YouKuanDu < KuanDuYuZhi
      YuJingDingWei(:, (f - YouKuanDu):f) = 0;
  end
  

3. 车牌字符分割

字符分割是将定位后的车牌图像分解成单个字符的过程，以便后续进行字符识别。这里采用了基于投影的方法：

• 灰度化与二值化：重复之前的灰度化和二值化步骤，确保字符清晰可见。

  ChePaiHuiDu = rgb2gray(DingWei);
  ChePaiErZhi = im2bw(ChePaiHuiDu, T / 256);
  

• 形态学滤波：利用bwareaopen()去除小面积对象，简化背景。

  ChePaiLvBo = bwareaopen(ChePaiErZhi, 20);
  

• 列方向投影：统计每一列中白色像素的数量，绘制直方图辅助判断字符间的分隔点。

  X3 = zeros(1, q);
  for j = 1:q
      for i = 1:p
          if ChePaiYuFenGe(i, j) == 1
              X3(1, j) = X3(1, j) + 1;
          end
      end
  end
  

• 倒序分割：按照从右到左的顺序逐一提取字符，并保存为单独的图像文件。

  Px0 = q;
  for i = 1:6
      while ((X3(1, Px0) < 3) && (Px0 > 0))
          Px0 = Px0 - 1;
      end
      
      Px1 = Px0;
      while (((X3(1, Px1) >= 3)) && (Px1 > 0) || ((Px0 - Px1) < 15))
          Px1 = Px1 - 1;
      end
      
      ChePaiFenGe = ChePaiLvBo(:, Px1:Px0, :);
      imwrite(ChePaiFenGe, strcat(int2str(8 - i), '.jpg'));
      
      Px0 = Px1;
  end
  

4. 字符识别

字符识别可以基于多种方法实现，例如模板匹配、深度学习模型等。考虑到篇幅限制，这部分未在提供的代码片段中展示，但通常会涉及到以下环节：

• 训练样本准备：收集足够数量且质量良好的字符样本，构建训练集。
• 特征提取：选择合适的特征描述符，如SIFT、HOG等，用于表征字符形状。
• 分类器训练：采用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等算法训练分类器。
• 测试与评估：对新采集的数据进行预测，并计算准确率等性能指标。

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总结

综上所述，车牌识别系统结合了图像处理技术和模式识别方法，能够有效地从复杂场景中提取并解析车牌信息。本文详细介绍了该系统的核心组成部分及其工作原理，包括图像预处理、车牌定位、字符分割及字符识别等方面的知识。随着计算机视觉领域的不断发展，未来的研究可能会引入更先进的算法和技术，进一步提升系统的鲁棒性和准确性。