基于MATLAB的车牌精确定位系统：融合图像处理与机器学习技术

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现车牌自动定位，支持JPEG/PNG/BMP多格式输入，通过图像预处理、特征提取和机器学习算法精准检测车牌区域，可适应不同光照和倾斜条件，提供完整的车牌定位解决方案。

详 情 说 明

车牌精确定位系统

项目介绍

本项目是一个基于图像处理与机器学习的车牌精确定位系统，能够自动识别车辆图像中的车牌区域并进行精确定位。系统采用完整的处理流程，从图像预处理到最终定位输出，具备良好的适应性和准确性，可处理不同光照条件和倾斜角度的车牌图像。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容JPEG、PNG、BMP等多种常见图像格式
• 全自动处理流程：实现图像预处理、车牌特征提取和位置检测一体化处理
• 强环境适应性：能够适应不同光照条件和车牌倾斜角度
• 精准定位输出：提供车牌边界框坐标和置信度评分
• 可视化结果：在原图上标注车牌区域并展示处理结果

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为RGB三通道，分辨率至少640×480像素，车牌区域占图像面积5%-30%
2. 运行定位系统：执行主程序开始车牌定位处理
3. 获取输出结果：

- 可视化图像：标注车牌边界框的结果图 - 坐标信息：车牌区域的[x,y,width,height]边界框坐标 - 置信度评分：定位结果的可靠程度(0-1) - 处理日志：各步骤执行状态和耗时信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式验证、颜色空间转换与区域初筛、边缘检测与形态学优化、基于支持向量机的车牌验证、边界框精确定位以及结果可视化与输出生成等关键功能，构成了完整的车牌定位解决方案。