文件編號(hào)：B253

文件大小：5.1M

開發(fā)環(huán)境：Matlab2016

代碼行數(shù)：548行(主程序)帶中文注釋

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行，提供部署視頻，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

演示視頻：

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簡(jiǎn)要概述

一、算法

讀取拍攝圖像--->截取車牌部分--->識(shí)別車牌

圖像預(yù)處理：

將圖像經(jīng)過圖像灰度化、圖像增強(qiáng)、邊緣提取、二值化等操作，轉(zhuǎn)換成便于車牌定位的二值化圖像；

車牌定位：

利用車牌的邊緣、形狀等特征，再結(jié)合Roberts 算子邊緣檢測(cè)、數(shù)字圖像、形態(tài)學(xué)等技術(shù)對(duì)車牌進(jìn)行定位；

字符的分割：

采用的方法是將二值化后的車牌部分進(jìn)行尋找連續(xù)有文字的塊，若長度大于設(shè)定的閾值則切割，從而完成字符的分割；

字符識(shí)別：

運(yùn)用模板匹配算法完成。

思路一：

讀取圖像:：同上

截取車牌:：基于HSV色域和SOBEL邊緣提取車牌

識(shí)別車牌:：將截取的車牌圖像變換為二值圖像, 切割之后與模板庫疊加/相減(相同大小20*40)比例最高者就是對(duì)應(yīng)字符

2. 訓(xùn)練(難度大, 自己能力不夠)

? 思路雛形:

?  已有思路:

?  我的思路:

二、算法評(píng)價(jià)(一切默認(rèn)圖像平行):

局限性:

-圖片稍有傾斜便會(huì)很難正確識(shí)別,

-圖片稍微模糊也很難正確識(shí)別,

-車牌上的點(diǎn)"."對(duì)識(shí)別影響特別大,

-噪聲干擾大時(shí)剪切失敗

這些問題都是出現(xiàn)在圖像的預(yù)處理上, 還有出現(xiàn)在圖像的切割算法上.

所有這些部分需要跟多的改進(jìn)優(yōu)化

三、程序

這里我直接做成了GUI, 可以一步步識(shí)別出車牌. 比較直觀

四、效果圖

實(shí)現(xiàn)的效果見下圖:

遠(yuǎn)程協(xié)助：

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