matlab代码实现车牌识别

资 源 简 介

matlab代码实现车牌识别

详 情 说 明

车牌识别是计算机视觉领域的经典应用，Matlab凭借其强大的图像处理工具箱非常适合实现此类任务。下面是典型的实现思路分析：

预处理阶段 通过灰度化、二值化消除颜色干扰，使用边缘检测（如Sobel算子）或形态学操作定位车牌区域。考虑到车牌通常具有特定长宽比，可结合连通区域分析筛选候选区域。

字符分割环节 垂直投影法适合分离字符间距，针对国内车牌7字符特点，需处理汉字与字母的高度差异。光照不均时建议采用局部阈值分割，粘连字符可能需要腐蚀膨胀等后处理。

OCR识别部分 传统方法可提取字符的投影特征、网格特征，结合模板匹配或SVM分类器。深度学习方法可直接端到端训练，但需注意生成足够多的车牌样本进行数据增强。

性能优化方向 实际部署时需考虑多角度车牌矫正、夜间红外图像处理等场景。建议优先测试不同光照条件下的样本图片，调整各阶段参数提升鲁棒性。

扩展思考 该框架同样适用于身份证号码识别等场景，关键差异在于字符集和位置规则的调整。若处理视频流，可引入跟踪算法减少逐帧计算量。