基于MATLAB的高精度车牌自动识别与字符提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现车牌图像自动化处理，包含图像预处理、车牌定位、字符分割与识别四大模块。系统适应复杂光照、倾斜角度和背景干扰，实现高精度车牌区域提取及字符信息标准化输出。

详 情 说 明

基于MATLAB的高精度车牌自动识别与字符提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的车牌自动识别系统，旨在通过计算机视觉技术实现对车辆牌照的精准定位与字符识别。系统采用模块化设计，包含图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个核心阶段，能够有效处理不同光照条件、倾斜角度和背景干扰下的车牌图像。在满足基本输入条件下，系统识别准确率可达95%以上，支持蓝牌、黄牌等常见车牌类型。

功能特性

• 高精度识别：综合运用多种图像处理算法，确保在复杂背景下也能实现高准确率的字符识别。
• 强鲁棒性：系统具备图像增强和噪声过滤能力，可适应光照变化、轻微倾斜等实际场景。
• 多格式支持：支持输入JPG、PNG、BMP等常见格式的图像文件。
• 多车牌类型：可有效识别国内常见的蓝色、黄色牌照。
• 结果可视化：可选输出中间处理结果，如车牌定位框、字符分割图，便于调试与分析。
• 置信度评估：为每次识别结果提供置信度评分，辅助判断识别结果的可靠性。

使用方法

1. 准备图像：确保待识别的车牌图像清晰，车牌区域在图像中显著（建议占据画面1/5以上），分辨率建议不低于640×480像素。
2. 运行系统：在MATLAB环境中运行主程序文件。
3. 选择图像：根据程序提示，从对话框中选择需要识别的车牌图像文件。
4. 查看结果：系统处理完成后，将在命令行窗口输出识别出的车牌号码字符串（例如：京A12345）及其置信度。用户可根据需要选择查看中间处理环节的效果图。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，负责协调各功能模块的先后执行流程。它首先引导用户选择输入图像，然后依次调用并执行图像预处理、车牌区域定位、字符精确分割以及最终字符识别等一系列关键操作。在完成识别后，该文件负责将最终的车牌号码文本结果与置信度评分输出至命令窗口，并根据用户需求决定是否展示各中间步骤的可视化结果。