matlab中没有图像,没有报错 没有图像

clc

close all;

clear all;

I=imread('car.jpg'); %读取图像

figure(); subplot(3,2,1),imshow(I), title(' 原始图像 ');

I1=rgb2gray(I);% 转化为灰度图像

subplot(3,2,2),imshow(I1),title(' 灰度图像 ');

I2=edge(I1,'Sobel');% 采用robert算子进行边缘检测

subplot(3,2,3),imshow(I2),title(' 边缘检测后图像 ');

se=[1;1;1]; %线型结构元素

I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像

subplot(3,2,4),imshow(I3),title(' 腐蚀后边缘图像 ');

se=strel('rectangle',[25,25]); %矩形结构元素

I4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像

subplot(3,2,5),imshow(I4),title(' 填充后图像 ');

I5=bwareaopen(I4,2000);%去除聚团灰度值小于 2000的部分

subplot(3,2,6),imshow(I5),title(' 形态滤波后图像 ');

[y,x,z]=size(I5);

I6=double(I5);

Y1=zeros(y,1);

for i=1:y

for j=1:x

if(I6(i,j,1)==1)

Y1(i,1)= Y1(i,1)+1;

end

end

end

[temp MaxY]=max(Y1);

figure();

subplot(3,2,1),plot(0:y-1,Y1),title(' 行方向像素点灰度值累计和'),xlabel('行值 '),ylabel('像素 ');

%求的车牌的行起始位置和终止位置

PY1=MaxY;

while ((Y1(PY1,1)>=50)&&(PY1>1))

PY1=PY1-1;

end

PY2=MaxY;

while ((Y1(PY2,1)>=50)&&(PY2

PY2=PY2+1;

end

IY=I(PY1:PY2,:,:);

X1=zeros(1,x);

for j=1:x

for i=PY1:PY2

if(I6(i,j,1)==1)

X1(1,j)= X1(1,j)+1;

end

end

end

subplot(3,2,2),plot(0:x-1,X1),title(' 列方向像素点灰度值累计和'),xlabel('列值 '),ylabel('像数 ');

PX1=1;

while ((X1(1,PX1)<3)&&(PX1

PX1=PX1+1;

end

PX2=x;

while ((X1(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))

PX2=PX2-1;

end

PX1=PX1-1;

PX2=PX2+1;

%分割出车牌图像 %

dw=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);

subplot(3,2,3),imshow(dw),title(' 定位剪切后的彩色车牌图像 ')

%车牌字符分割,确定车牌位置后下一步的任务就是进行字符切分分离出车牌号码的全部字符图像 。

function y = isrgb(I)

if isrgb(I)

I1 = rgb2gray(I); %将RGB图像转化为灰度图像

else I1=I ;

end

g_max=double(max(max(I1)));

g_min=double(min(min(I1)));

T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值

[m,n]=size(I1);% d: 二值图像

%h=graythresh(I1);

I1=im2bw(I1,T/256);

subplot(3,2,4);

imshow(I1),title(' 二值化车牌图像 ');

end