數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)

數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)車牌處理姓名：學(xué)號(hào)：一、設(shè)計(jì)目的利用matlab實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別系統(tǒng)，熟悉matlab應(yīng)用軟件的基礎(chǔ)知識(shí)，了解了基本程序設(shè)計(jì)方法，利用其解決數(shù)字信號(hào)處理的實(shí)際應(yīng)用問題，從而加深對理論知識(shí)的掌握，并把所學(xué)的知識(shí)系統(tǒng)、高效的貫穿到實(shí)踐中來，避免理論與實(shí)踐的脫離，鞏固理論課上知識(shí)的同時(shí)，加強(qiáng)實(shí)踐能力的提高，理論聯(lián)系實(shí)踐，提高自身的動(dòng)手能力。同時(shí)不斷的調(diào)試程序也提高了自己獨(dú)立編程水平，并在實(shí)踐中不斷完善理論基礎(chǔ)，有助于自身綜合能力的提高。二、設(shè)計(jì)的內(nèi)容學(xué)習(xí)MATLAB程序設(shè)計(jì)，利用MATLAB函數(shù)功能，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)通過設(shè)計(jì)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)。車牌識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理為：將手機(jī)拍攝到的包含車輛牌照的圖像輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行預(yù)處理，再對牌照進(jìn)行搜索、檢測、定位，并分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，然后對牌照字符進(jìn)行二值化并將其分割為單個(gè)字符，然后將其逐個(gè)與創(chuàng)建的字符模板中的字符進(jìn)行匹配，匹配成功則輸出，最終匹配結(jié)束則輸出則為車牌號(hào)碼的數(shù)字。三、程序代碼clear all;close all;clc;Ic,map=imread(E:car.jpg);figure;imshow(Ic);title(圖1 彩色車牌);Igray=rgb2gray(Ic);figure;imshow(Igray);title(圖2 灰度車牌);I2bw=im2bw(Igray,0.3);figure;imshow(I2bw);title(圖3 二值圖像); BW=edge(Igray,sobel);figure;imshow(BW);title(圖4 邊沿檢測); msk=0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0; 0 0 0 0 0;B0=conv2(double(BW),double(msk);figure;imshow(B0);title(圖5 邊沿增強(qiáng));se=ones(2,50);B1=imdilate(B0,se);figure;imshow(B1);title(圖6 第一次膨脹);B2=imerode(B1,se);figure;imshow(B2);title(圖7 第一次腐蝕);se=ones(15,2);B3=imdilate(B2,se);figure;imshow(B3);title(圖8 第二次膨脹);B4=imerode(B3,se);figure;imshow(B4);title(圖9 第二次腐蝕);se=ones(10,2);B5=imdilate(B4,se);figure;imshow(B5);title(圖10 第三次膨脹);B6=imerode(B5,se);figure;imshow(B6);title(圖11 第三次腐蝕); B,L=bwboundaries(B6,4); figure; imshow(label2rgb(L,jet,.5 .5 .5); hold on for k=1;length(B) boundary=Bk; plot(boundary(:,2),boundary(:,1),w,LineWidth,2) end stats=regionprops(L,Area,Centroid); for k=1:length(B) boundary=Bk; delta_sq=diff(boundary).2; perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2); area=stats(k).Area; metric=27*area/perimeter2; metric_string=sprintf(%2.2f,metric); if metric>=0.85&&metric<=1.15&&area>1000 centroid=stats(k).Centroid; plot(centroid(1),centroid(2),ko); goalboundary=boundary; s=min(goalboundary,1); e=max(goalboundary,1); goal=imcrop(I2bw,s(2) s(1) e(2)-s(2) e(1)-s(1); end text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,Color,g,FontSize,14,Fontweight,bold); end goal=goal; figure; imshow(goal); title(檢測出的車牌); %車牌識(shí)別%裁剪goal=my_imtrim(goal);figure;imshow(goal); title(裁剪后的車牌區(qū)域);%分割w1,w2,w3,w4,w5,w6=my_cut(goal);figure;subplot(2,6,1); imshow(w1);subplot(2,6,2); imshow(w2);subplot(2,6,3); imshow(w3);subplot(2,6,4); imshow(w4);subplot(2,6,5); imshow(w5);subplot(2,6,6); imshow(w6);w1,w2,w3,w4,w5,w6=my_norm(w1,w2,w3,w4,w5,w6,40,20);subplot(2,6,7); imshow(w1);subplot(2,6,8); imshow(w2);subplot(2,6,9); imshow(w3);subplot(2,6,10); imshow(w4);subplot(2,6,11); imshow(w5);subplot(2,6,12); imshow(w6);% fname=strcat(D:std_test_imagesphoto,D,.jpg);% t1,map=imread(fname);% fname=strcat(D:std_test_imagesphoto,O,.jpg);% t2,map=imread(fname);% corr2(w2,t1),corr2(w2,t2)lcode=char(A:Z,unknown);temp=;w=w1,w2,w3,w4,w5,w6;for k=1:26 fname=strcat(E:photo,lcode(k),.jpg); t,map=imread(fname); temp=temp,t;endnum=strcat(車牌號(hào)為:);for i=1:6 sample=w(:,20*(i-1)+1:20*(i-1)+20); flag=27; rel=-1; for j=1:26 templet=temp(:,20*(j-1)+1:20*(j-1)+20); if corr2(templet,sample)>rel rel=corr2(templet,sample); flag=j; end end num=strcat(num,32,lcode(flag);endnum figureimshow(Ic)title(num) function word,result=getword(d)word=;flag=0;y1=8;y2=0.5;while flag=0 m,n=size(d); wide=0;while sum(d(:,wide+1)=0&&wide<=n-2 wide=wide+1;endtemp=qiege(imcrop(d,1 1 wide m);m1,n1=size(temp);if wide<y1&&n1/m1>y2 d(:,1:wide)=0; if sum(sum(d)=0 d=qiege(d);%切割出最小范圍? else word=; flag=1; endelse word=qiege(imcrop(d,1 1 wide m); d(:,1:wide)=0; if sum(sum(d)=0 d=qiege(d); flag=1; else d=; endendendresult=d;function w1,w2,w3,w4,w5,w6 = my_cut( im )%將裁剪后的圖像分割為6個(gè)字符% 提取第一個(gè)字符m,n=size(im);left=1;right=1;while sum(im(:,right)>0 && right<n right=right+1;endw1=imcrop(im,left,1,right-left-1,m);% 提取第二個(gè)字符while sum(im(:,right)=0 && right<n right=right+1;endleft=right;while sum(im(:,right)>0 && right<n right=right+1;endw2=imcrop(im,left,1,right-left-1,m);% 提取第三個(gè)字符while sum(im(:,right)=0 && right<n right=right+1;endleft=right;while sum(im(:,right)>0 && right<n right=right+1;endw3=imcrop(im,left,1,right-left-1,m);% 提取第四個(gè)字符while sum(im(:,right)=0 && right<n right=right+1;endleft=right;while sum(im(:,right)>0 && right<n right=right+1;endw4=imcrop(im,left,1,right-left-1,m);% 提取第五個(gè)字符while sum(im(:,right)=0 && right<n right=right+1;endleft=right;while sum(im(:,right)>0 && right<n right=right+1;endw5=imcrop(im,left,1,right-left-1,m);% 提取第六個(gè)字符while sum(im(:,right)=0 && right<n right=right+1;endleft=right;while sum(im(:,right)>0 && right<n right=right+1;endw6=imcrop(im,left,1,right-left-1,m);endfunction goal = my_imtrim( im )% 對識(shí)別出的車牌區(qū)域的邊緣進(jìn)行裁剪% 使圖像邊沿緊貼車牌號(hào)% 第一次裁剪m,n=size(im);left=floor(n/20);right=n-left;while sum(im(:,left)>m/5 && left<n left=left+1;endwhile sum(im(:,right)>m/5 && right>1 right=right-1;endim=imcrop(im,left 1 right-left m);% 第二次裁剪m,n=size(im);top=1;bottom=m;while sum(im(top,:)>0 && top<m top=top+1;endwhile sum(im(bottom,:)>0 && bottom>1 bottom=bottom-1;endim=imcrop(im,1 top n bottom-top);% 第三次裁剪m,n=size(im);top=1;bottom=m;left=1;right=n;while sum(im(top,:)=0 && top<m top=top+1;endwhile sum(im(bottom,:)=0 && bottom>1 bottom=bottom-1;endwhile sum(im(:,left)=0 && left<n left=left+1;endwhile sum(im(:,right)=0 && right>1 right=right-1;endgoal=imcrop(im,left,top,right-left,bottom-top);endfunction w1,w2,w3,w4,w5,w6 = my_norm(w1,w2,w3,w4,w5,w6,x)%將提取出的字符統(tǒng)一大小w1=imresize(w1,x);w2=imresize(w2,x);w3=imresize(w3,x);w4=imresize(w4,x);w5=imresize(w5,x);w6=imresize(w6,x);end四、設(shè)計(jì)結(jié)果五、心得體會(huì)通過這次課程設(shè)計(jì)，讓我又一次了解和熟悉了MATLAB這個(gè)強(qiáng)大的處理工具，這次課程設(shè)計(jì)雖然初期由于自己基礎(chǔ)不扎實(shí)，在設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)過程中遇到了很多麻煩和問題，花了很多不必要的時(shí)間，好在自己還是堅(jiān)持了下來，積極想辦法解決問題，沒有放棄，最終才能做到這個(gè)地步，有一點(diǎn)小小的成就感。同時(shí)也明白了做什么事尤其是科研，專注和堅(jiān)持是很重要的。