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2 车牌定位算法
车牌定位是车牌识别算法的第一步。颜色特征在定位和识别系统中起着重要作用, 车牌区域的颜色具有显著特征。采用横向扫描和纵向扫描的车牌定位算法。车牌区域的搜索有时会受车辆本身一些广告和商标等图案的干扰, 而车牌区域在图像中的位置一般比这些干扰所在的位置低。因此, 通过从下至上搜索车牌区域可有效地减少这些干扰。扫描得出的区域可能不止一个, 再根据该区域的长宽比例和蓝白色的比例, 验证是否为车牌区域。车牌区域定位和分割过程通过颜色范围定义、行列扫描的方式实现。Y方向对应行, X方向对应列, 具体过程如下:
(1) Y方向:对每一个像素进行分析, 统计满足条件的像素所在行对应的个数。找到所有蓝点较多的行, 向上追溯, 直到车牌候选区域上边界PY1;向下追溯, 直到车牌区域下边界PY2, 对车牌区域进行修正, 得到Y方向的车牌候选区域。
(2) X方向:统计满足条件的像素所在列对应的个数。找到车牌候选区域的左边界PX1和右边界PX2, 对候选区域进行修正。
(3) 同理提取其余蓝色点较多的区域, 标记为车牌候选区域, 这些区域包括了车牌区域和非车牌区域。
(4) 统计车牌候选区域中的白色像素点。
(5) 计算车牌候选区域宽度和高度之间的比率, 选择具有满足预定义约束宽高比的候选区域。根据我国小型汽车的车牌特征为蓝底白字白框线, 长宽标准为440mm*140mm, 考虑到拍摄角度及倾斜等因素, 长宽比例范围通常为1.3~3.5, 白色比例范围通常为0.12~0.5。
(6) 根据长宽比例和白色比例, 淘汰其余车牌候选区域, 实现对车牌的最终定位。
车牌字符分割后往往会出现大小不一的情况, 可采用基于图像缩放的归一化处理方式将字符图像进行尺寸缩放, 以得到大小统一的字符图像, 便于后续的字符识别。
5 字符识别
5.1 字符识别简述
常用的车牌字符识别方法有以下几类:
(1) 结构识别。该方法主要由识别和分析两部分构成:识别部分主要包括预处理、基元抽取和特征分析;分析部分包括基元选择与结构推理。
(2) 统计识别。该方法的目的在于确定已知样本的所属类别, 以数学的决策论为理论基础, 建立统计学识别模型。
(3) BP神经网络。该方法以神经网络模型为基础, 属于误差后向传播的神经网络, 是神经网络中使用最广泛的一类, 通过输入层、隐层和输入层三层网络的层间全互联方式运行, 具有较高的运行效率和识别准确率。
(4) 模板匹配。该方法是数字图像处理中最常用的识别方法之一, 通过建立已知模板库, 再将其应用到输入模式中, 寻找与之为最佳匹配模式的处理步骤, 得到相应识别结果, 具有很高的运行效率。
5.2 基于模板匹配的字符识别
由于车牌字符是以规范的字符为基础的, 模板匹配是以字符整体相关性为基础的, 并不强求字符整体结构的完整性。因此, 模板匹配法具有较强的容错能力, 适合有较强干扰的场合。
由于前期字符的有效分割, 这里采用简单模版匹配算法。该算法十分简单, 对图像噪声敏感性较低, 识别率较高。
(1) 建库。建立标准化的字符模板库。如图11所示。
(2) 遍历字符模板。
(3) 比对。将分割的字符图像与模板库中的字符进行对比, 根据蓝底白字号牌的特点, 第1位字符是汉字, 分别代表各个省份, 第2位是A~Z的字母, 后5位是数字和字母的混合搭配。为提高比对过程的效率和准确性, 分别对第1位、第2位和后5位字符进行识别。
(4) 将每个字符图像的匹配结果进行保存。
(5) 输出。
function varargout = Gui_Main(varargin)
%%%%%%%%%运行这个即可打开《车牌识别系统》%%%%%%%%
%GUI_MAIN MATLAB code for Gui_Main.fig
% GUI_MAIN, by itself, creates a new GUI_MAIN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = GUI_MAIN returns the handle to a new GUI_MAIN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% GUI_MAIN(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in GUI_MAIN.M with the given input arguments.
%
% GUI_MAIN(‘Property’,‘Value’,…) creates a new GUI_MAIN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before Gui_Main_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to Gui_Main_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help Gui_Main
% Last Modified by GUIDE v2.5 27-May-2022 18:45:00
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @Gui_Main_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @Gui_Main_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% — Executes just before Gui_Main is made visible.
function Gui_Main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to Gui_Main (see VARARGIN)
% Choose default command line output for Gui_Main
clc;
axes(handles.axes1); cla reset; box on; set(gca, ‘XTickLabel’, [], ‘YTickLabel’, []);
axes(handles.axes2); cla reset; box on; set(gca, ‘XTickLabel’, [], ‘YTickLabel’, []);
axes(handles.axes3); cla reset; box on; set(gca, ‘XTickLabel’, [], ‘YTickLabel’, []);
axes(handles.axes4); cla reset; box on; set(gca, ‘XTickLabel’, [], ‘YTickLabel’, []);
set(handles.text1, ‘string’, ‘’);
handles.output = hObject;
handles.file = [];
handles.Plate = [];
handles.bw = [];
handles.words = [];
% Update handles structure
handles.type=1;%打开时,默认识别蓝色车牌
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes Gui_Main wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = Gui_Main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% --------------------------------------------------------------------
%工具栏:Save Figure
function uipushtool1_ClickedCallback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to uipushtool1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
[filename, pathname] = uiputfile({‘.jpg;.tif;.png;.gif’,‘All Image Files’;…
‘.’,‘All Files’ }, ‘保存结果’, …
‘Result
esult.jpg’);
if isempty(filename)
return;
end
file = fullfile(pathname, filename);
f = getframe(gcf);
f = frame2im(f);
imwrite(f, file);
msgbox(‘保存结果图像成功！’, ‘提示信息’, ‘help’);
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 张俊峰,尚振宏,刘辉.基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统设计与实现[J].软件导刊. 2018,17(01)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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