机器视觉实验三报告模板匹配法实现车牌识别分析.docx

实验三报告 模板匹配法实现车牌识别 一、实验目的 结合印刷体字符识别方法，用模板匹配法实现车牌识别。 要求：能实现车牌定位、字符分割和车牌中数字0-9的识别。 二、实验设备 微机 三、实验内容及步骤 上机编写程序。 调试程序。 根据实验结果，撰写实验报告。 四、实验报告 (一)对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等: 1.载入车牌图像： I=imread(car1.jpg); figure(1),imshow(I);title(original image)；%将车牌的原图显示出来，结果如下： 2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： I1=rgb2gray(I);%将彩图转换为灰度图 figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title(gray image); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title(灰度图直方图);%绘制灰度图的直方图 结果如下所示： 3. 用roberts算子进行边缘检测： I2=edge(I1,roberts,0.18,both);%选择阈值0.18，用roberts算子进行边缘检测 figure(3),imshow(I2);title(roberts operator edge detection image)； 结果如下： 4.图像实施腐蚀操作： se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se);%对图像实施腐蚀操作，即膨胀的反操作 figure(4),imshow(I3);title(corrosion image); 5.平滑图像 se=strel(rectangle,[25,25]);%构造结构元素以正方形构造一个se I4=imclose(I3,se);% 图像聚类、填充图像 figure(5),imshow(I4);title(smothing image); 结果如下所示： 6. 删除二值图像的小对象 I5=bwareaopen(I4,2000);% 去除聚团灰度值小于2000的部分 figure(6),imshow(I5);title(remove the small objects); %用imshow函数显示滤波后图像 结果如下所示 ： （二）车牌定位 [y,x,z]=size(I5);%返回I5各维的尺寸，存储在x,y,z中 myI=double(I5);%将I5转换成双精度 tic %tic表示计时的开始，toc表示计时的结束 Blue_y=zeros(y,1);%产生一个y*1的零阵 for i=1:y for j=1:x if(myI(i,j,1)==1) %如果myI(i,j,1)即myI的图像中坐标为(i,j)的点值为1，即该点为车牌背景颜色蓝色 %则Blue_y(i,1)的值加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 %temp为向量yellow_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引 PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)=5)(PY11)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)=5)(PY2y)) PY2=PY2+1; end IY=I(PY1:PY2,:,:); %行方向车牌区域确定 %%%%%% 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)(PX1x)) PX1=PX1+1; end PX2=x; while ((Blue_x(1,PX2)3)(PX2PX1)) 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),i