机器视觉作业之车牌定位matlab实现

原创已于 2023-02-12 17:46:58 修改 · 1.4k 阅读

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#matlab #图像处理 #计算机视觉

于 2023-02-10 17:14:31 首次发布

该文介绍了使用MATLAB进行车牌识别的过程，包括图像预处理、Prewitt算子边缘检测、数学形态学操作来定位车牌区域，并展示了从不同角度拍摄的车牌图片的识别结果。这种方法适用于角度适中、车牌较大的图片，但对倾斜或小车牌的识别效果有限。

一.实现目标

不同角度拍摄包含车牌的图片，可识别车牌的位置。

二.实现流程

采用matlab进行编程，对包含车牌图片进行预处理，然后使用Prewitt算子进行边缘检测，接着运用数学形态学运算找出候选区域，最后定位出车牌区域并进行车牌区域的校正，具体实现流程如下图所示。

三.代码实现

I=imread('yuk.jpg');
figure(1),imshow(I);title('原图')
I1=rgb2gray(I);%功能是将真彩色图像转换为灰度图像，即灰度化处理
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,'Prewitt',0.15,'both');
%功能是采用I作为它的输入，并返回一个与I相同大小的二值化图像BW，在函数检测到边缘的地方为1，其他地方为0
figure(3),imshow(I2);title(' Prewitt算子边缘检测')
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se);%腐蚀
figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');
se=strel('rectangle',[25,25]);
I4=imclose(I3,se);%闭操作
figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');
I5=bwareaopen(I4,2000);%作用是删除二值图像BW中面积小于2000的对象
figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
[y,x,z]=size(I5);
myI=double(I5);
tic  
 Blue_y=zeros(y,1);%zeros功能是返回一个m×n×p×...的double类零矩阵
 for i=1:y
    for j=1:x
             if(myI(i,j,1)==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);%Y方向车牌区域确定
 PY1=MaxY;
 while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
        PY1=PY1-1;
 end    
 PY2=MaxY;
 while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y))
        PY2=PY2+1;
 end
 IY=I(PY1:PY2,:,:);
 %%%%%% X方向 %%%%%%%%%
 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       
 end
  
 PX1=1;
 while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x))
       PX1=PX1+1;
 end    
 PX2=x;
 while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))
        PX2=PX2-1;
 end
 PX1=PX1-1;%对车牌区域的校正
 PX2=PX2+1;
 dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);
 t=toc; 
figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');
figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的车牌图像')
imwrite(dw,'result.jpg');