车牌字符提取

最新推荐文章于 2025-06-06 16:18:57 发布

转载最新推荐文章于 2025-06-06 16:18:57 发布 · 748 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/zhuhongzhous/p/10307352.html

文章标签：

#人工智能

本文介绍了一种基于图像处理的车牌数字提取方法，通过腐蚀、膨胀和重构等步骤，有效地从车牌图片中分离出数字，为车牌识别系统提供关键技术支持。

本次主要是对车牌进行提取，将车牌中的数字提取出来，相对较为简单的图像处理，通过简单的腐蚀膨胀即可

原图如下：

处理如下：

第一次整体分割：

第二次整体处理如下：

最后效果如下：

其代码如下：

i=imread('KPT.jpg');
i=rgb2gray(i);
%i=imadjust(i,[0.3 0.6], [0.1 1], 5);
i=im2bw(i,0.7);
[m,n]=size(i);
%四周置黑
%i=medfilt2(i, [7 7]);
i(1:50,1:n)=0;
i(m-49:m,1:n)=0;
i(1:m,1:50)=0;
i(1:m,n-49:n)=0;
figure(1),subplot(2,2,1),imshow(i),title('after pre-process')

%关键函数：imerode();imreconstruct();imsubtract();
%腐蚀
se=ones(1,71);
marker=imerode(i,se);
figure(1),subplot(2,2,2),imshow(marker),title('第一次腐蚀')
%重构
f_obj=imreconstruct(marker,i);
figure(1),subplot(2,2,3),imshow(f_obj),title('第一次重构')
%相减
f_thr=imsubtract(i,f_obj);
figure(1),subplot(2,2,4),imshow(f_thr),title('第一次相减')
%去除噪声点
%首先先去除大的噪声点，通过先提取出大的噪声点再进行相减
%提取大的噪声点
f1=f_thr;
f1=ordfilt2(f1,1,ones(6,6));% 最小值滤波
se=ones(1,1);
f1=imerode(f1,se);
SE=strel('disk',2);
f2=imerode(f1,SE);
figure(2),subplot(2,2,1),imshow(f1),title('第二次腐蚀')
f3=imreconstruct(f2,f_thr); 
figure(2),subplot(2,2,2),imshow(f3),title('第二次重构')
%通过相减得出小噪声点加上车牌号
f4=imsubtract(f_thr,f3);
figure(2),subplot(2,2,3),imshow(f4),title('第二次相减')
%得出最后车牌号图像
f5=bwareaopen(f4,50);
figure(2),subplot(2,2,4),imshow(f5),title('车牌号')
figure(3),subplot(1,1,1),imshow(f5),title('最终得出图像')

　效果如下所示

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuhongzhous/p/10307352.html