基于MATLAB的智能车牌识别模型：实现定位、分割与识别一体化解决方案

基于MATLAB的车牌识别模型。 包括车牌识别系统完成车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 用到灰度化、图像增强、边缘检测、车辆定位、分割车牌、车辆预处理、字符分割最后得到识别结果。 程序已调通可直接运行。直接上干货今天带大家用MATLAB手搓一个车牌识别系统全程不用深度学习纯数字图像处理技术实现。别看是传统方法实测停车场抓拍场景下效果够用关键代码都带着注释建议边看边敲。灰度化与图像增强车牌识别第一步得把彩色图转灰度毕竟颜色信息对字符识别没啥卵用。MATLAB自带rgb2gray函数省事得很img imread(car_plate.jpg); gray_img rgb2gray(img);但实际场景光照可能坑爹这时候直方图均衡化必须安排enhanced_img histeq(gray_img); % 增强对比度 imshowpair(gray_img, enhanced_img, montage); % 对比原图和处理后边缘检测与车牌定位基于MATLAB的车牌识别模型。 包括车牌识别系统完成车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 用到灰度化、图像增强、边缘检测、车辆定位、分割车牌、车辆预处理、字符分割最后得到识别结果。 程序已调通可直接运行。这里用Sobel算子找边缘比Canny更适合车牌这种规整形状edge_img edge(enhanced_img, sobel, 0.15); % 阈值自己多调几次车牌定位是重头戏咱们采用颜色特征形态学双重验证。先找蓝色区域国内车牌底色注意HSV颜色空间更靠谱hsv_img rgb2hsv(img); blue_mask hsv_img(:,:,1)0.55 hsv_img(:,:,1)0.65; % 色调范围 blue_mask imclose(blue_mask, strel(rectangle,[15,15])); % 闭运算填洞找到候选区域后用长宽比过滤车牌比例通常在4:1左右region_stats regionprops(blue_mask, BoundingBox,Area); valid_regions []; for k 1:length(region_stats) ratio region_stats(k).BoundingBox(4)/region_stats(k).BoundingBox(3); if ratio 0.2 ratio 0.6 % 过滤非车牌区域 valid_regions [valid_regions; region_stats(k).BoundingBox]; end end字符分割要命环节定位到车牌后先做二值化去噪plate_region imcrop(enhanced_img, valid_regions(1,:)); % 取第一个候选区域 plate_bw imbinarize(plate_region); plate_bw bwareaopen(plate_bw, 50); % 去除面积小于50的噪点垂直投影法切割字符注意处理粘连字符vertical_proj sum(plate_bw, 1); % 列方向像素求和 split_pos find(diff(vertical_proj mean(vertical_proj)/2) ~ 0); % 找突变点这里有个坑——汉字可能有左右结构比如川需要设置最小字符宽度阈值防止误切。字符识别简单粗暴版传统方法用模板匹配够用先准备好字符库template cell(1,34); for i1:34 template{i} imread([templates/,num2str(i),.jpg]); end匹配时注意归一化尺寸计算相似度可以用相关系数char_img imresize(segmented_char,[40,20]); % 统一缩放到模板尺寸 scores zeros(1,34); for k1:34 scores(k) corr2(char_img, template{k}); end [~,idx] max(scores); result_char template_chars{idx}; % 输出识别结果整套流程跑下来实测白天场景准确率能到85%以上。想要提升效果可以在字符识别环节换成SVM分类器或者加个车牌颜色识别模块区分新能源车牌。完整代码扔在GitHub了评论区自取遇到坑的欢迎来唠