完整的车牌识别程序

资 源 简 介

完整的车牌识别程序

详 情 说 明

车牌识别是计算机视觉领域的经典应用，其核心流程可分为图像预处理、车牌定位、字符分割和光学字符识别（OCR）四个阶段。

图像预处理 原始图像需进行灰度化、去噪和增强处理。通过直方图均衡化改善对比度，边缘检测算法（如Sobel或Canny）突出车牌轮廓，为后续定位做准备。

车牌定位 结合颜色空间分析（如HSV中车牌颜色的阈值筛选）和形态学处理（膨胀、腐蚀）锁定候选区域。利用连通域分析或投影法排除干扰区域，最终通过长宽比、纹理密度等几何特征确认车牌位置。

字符分割 对定位后的车牌二值化，采用垂直投影法分割单个字符。需处理粘连字符（通过峰谷分析或动态阈值切割）和倾斜校正（基于霍夫变换或旋转调整）。

OCR识别 传统方法使用模板匹配或特征（如网格特征、投影特征）分类；深度学习方法可训练CNN网络提升准确率。最后通过规则校验（如省份简称匹配）修正结果。

MATLAB的优势在于其强大的图像处理工具箱，简化了算法实现和调试过程，适合快速验证识别流程的可行性。

（注：实际实现需根据具体图像调整参数，如光照补偿、车牌颜色适应性处理等增强鲁棒性。）