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合肥网站建设策划方案,百度seo推广是什么,南宁市做公司网站,山东高端网站建设基于matlab字符匹配的车牌识别系统 【车牌识别】基于计算机视觉#xff0c;数字图像处理#xff0c;模板匹配算法#xff08;含GUI界面#xff09; 系统内数据库丰富#xff0c;车牌识别速度快#xff0c;并包含识别率检测功能#xff0c;目前识别率可达到73% 代码系统完…基于matlab字符匹配的车牌识别系统 【车牌识别】基于计算机视觉数字图像处理模板匹配算法含GUI界面 系统内数据库丰富车牌识别速度快并包含识别率检测功能目前识别率可达到73% 代码系统完整有注释可做车牌识别系统学习参考 GUI讲解视频。 第013期这玩意儿真能认车牌最近整了个基于MATLAB的车牌识别系统核心就靠字符匹配。实测下来识别率73%左右虽然比不了商业系统但代码完整适合新手练手。咱们直接拆开看看怎么玩的。先看图像预处理。原始车牌照片进来得先扒层皮img_gray rgb2gray(img_raw); % 先扒成灰度图 img_bw imbinarize(img_gray, adaptive,Sensitivity,0.4); % 动态二值化 img_denoise medfilt2(img_bw,[3,3]); % 中值滤波去噪点这套组合拳下去车牌区域基本能突出显示。重点是这个Sensitivity参数调太低会把有效信息也干掉了0.4是试了二十多张图摸出来的经验值。字符分割最要命。遇到车牌边框粘连的情况我用了垂直投影连通域分析vertical_proj sum(~img_denoise, 1); % 垂直投影 seg_pos find(diff(vertical_proj threshold) ~ 0); % 找突变点 for k 1:2:length(seg_pos) char_img img_denose(:, seg_pos(k):seg_pos(k1)); % 截取单个字符 if size(char_img,2) 5 % 过滤噪声 chars{end1} imresize(char_img,[110 55]); % 统一尺寸 end end这里有个坑——车牌第2个字符和后面的间隔不一样得单独处理间隔阈值。有时候会把川字分成两半后来加了宽高比校验才解决。模板匹配才是重头戏。数据库里存了各省简称字母数字的模板function [char, max_score] template_match(input_char) templates load(charset.mat); % 预加载模板 input_features extractHOGFeatures(input_char); % 提取特征 for n 1:length(templates) score(n) corr2(input_features, templates(n).HOG); end [max_score, idx] max(score); char templates(idx).label; end最初用直接像素对比识别率卡在60%上不去。换成HOG特征后涨了10个百分点但计算量也上来了。后来发现预处理时统一字符尺寸到110x55比原论文推荐的尺寸更适合国内车牌。GUI界面藏着几个实用技巧在axes控件显示图像时加上hold on不然切换图片会闪屏进度条用waitbar反而影响实时性改成了自己绘制的色块进度显示。实测发现雨天识别率暴跌到50%泥点子容易导致字符粘连。后来在预处理加了顶帽运算处理反光算是救回来一点。要说改进方向得把模板匹配升级成深度学习但那就不是新手向的玩法了。完整代码里每个函数都标了调试时的踩坑记录比如千万别在循环里imshow会卡死这种血泪经验。需要源码的老铁可以看简介里的获取方式附带半小时的GUI操作视频手把手教怎么改参数测试。