MATLAB 车牌识别代码讲解

2024-11-05 09:55:05

本文将逐步解析一段用于车牌识别的 MATLAB 代码，涵盖从图像读取到处理的各个环节。我们将通过以下步骤详细讲解每个部分的功能和实现。

1. 初始化和读取图像

clear all 
clc
PS = imread('图片.jpg');

2. 显示原图

subplot(1,2,1);
imshow(PS)                                             
title('原图')

使用 subplot 函数创建一个 1 行 2 列的子图，并在第一个子图中显示原始图像。
imshow 用于显示图像，title 用于给图像添加标题。

3. 转换为灰度图

p = rgb2gray(PS);
subplot(1,2,2)
imshow(p)
title('原灰度图')

rgb2gray 将彩色图像转换为灰度图，存储在变量 p 中。
在第二个子图中显示灰度图，并添加相应标题。

4. 去噪声处理

p = imgaussfilt(p, 2); % 2是高斯滤波的标准差，可以根据需要调整

使用 imgaussfilt 函数对灰度图 p 进行高斯模糊，标准差设置为 2。这个步骤帮助去除图像中的噪声，从而提高后续处理的准确性。

5. 计算灰度直方图

[m, n] = size(p);  
GP = zeros(1, 256);       
for k = 0:255
    GP(k+1) = length(find(p == k)) / (m * n);  
end
figure
subplot(1,2,1);
bar(0:255, GP, 'g')                          
title('原灰度直方图')

使用 size 函数获取灰度图的行数和列数。
创建一个长度为 256 的数组 GP，用于存储每个灰度值的概率分布。
通过循环计算每个灰度值的出现频率并归一化，生成灰度直方图。
使用 bar 函数绘制直方图，并给它添加标题。

6. 寻找局部极大值点

max_index = [];
for i = 3:length(GP)-2
    if ((GP(i) >= GP(i+1)) & (GP(i) >= GP(i-1))) & ...
       ((GP(i+1) >= GP(i+2)) & (GP(i-1) >= GP(i-2)))
        max_index(end+1) = i - 1;
    end
end
possible = GP(max_index);
[max_value, index] = max(possible);
TT = max_index(index) - 2;

通过循环寻找灰度直方图中的局部极大值点，以确定最佳阈值。
将找到的极大值索引存入 max_index 中，并从中选出最大的值作为二值化的阈值 TT。

7. 生成二值图

[m, n] = size(p);
R = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        if p(i, j) < TT
            R(i, j) = 0;
        else
            R(i, j) = 256;
        end
    end
end

创建一个与灰度图相同尺寸的零矩阵 R，用于存储二值图。
嵌套循环遍历每个像素，根据阈值 TT 将像素值设置为 0 或 256（黑或白）。

8. 形态学操作：增强轮廓

se = strel('rectangle', [3, 3]); % 创建一个矩形结构元素
R = imdilate(R, se); % 膨胀
R = imerode(R, se); % 腐蚀

创建一个矩形结构元素 se，用于形态学操作。
使用 imdilate 对二值图进行膨胀，以增强车牌的边缘。
接着使用 imerode 进行腐蚀，以去除小的噪声并增强主要轮廓。

9. 显示二值图

subplot(1,2,2);
imshow(R);
title('增强的二值图');

在第二个子图中显示处理后的二值图，并为其添加标题。

总结

这段代码通过一系列图像处理技术，完成了车牌图像的读取、处理和分析。具体来说，包括图像的去噪声、灰度直方图计算、局部极大值点查找、二值化处理以及轮廓增强。这样的处理流程为后续的车牌识别算法奠定了基础，能够有效提高识别的准确率。

希望本篇讲解能帮助大家更好地理解这段 MATLAB 代码的实现原理与应用。如果有任何问题，欢迎随时讨论！

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