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. function [d]=main(jpg)
I=imread(car.jpg);
figure(1),imshow(I);title(原图);
I1=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像
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,robert,0.08,both); %高斯滤波器,方差为0.08
figure(3),imshow(I2);title(robert算子边缘检测)
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se); %图像的腐蚀
figure(4),imshow(I3);title(腐蚀后图像);
se=strel(rectangle,[40,40]); %构造结构元素，以长方形构造一个se
I4=imclose(I3,se); %对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。
figure(5),imshow(I4);title(平滑图像的轮廓);
I5=bwareaopen(I4,2000); %从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件（对象），产生另一个二进制图像
figure(6),imshow(I5);title(从对象中移除小对象);
[y,x,z]=size(I5); %返回I5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中
myI=double(I5); %换成双精度数值
%begin横向扫描
tic %计算tic与toc之间程序的运行时间
Blue_y=zeros(y,1); %产生y*1的全0矩阵
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色
%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)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);%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（ 在向量中的位置）
PY1=MaxY;
while ((Blue_y(PY1,1)=120)(PY11))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((Blue_y(PY2,1)=40)(PY2y))
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:,:);
%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分
%end横向扫描
%begin纵向扫描
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
%end纵向扫描
PX1=PX1-2;%对车牌区域的校正
PX2=PX2+2;
dw=I(PY1:PY2,:,:);
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(定位剪切后的彩色车牌图像)
imwrite(dw,dw.jpg); %将图像数据写入到图像文件中
[filename,filepath]=uigetfile(dw.jpg,输入一个定位裁剪后的车牌图像);
%读取
jpg=strcat(filepat
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