matlab代码实现车牌自动识别

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matlab代码实现车牌自动识别

详 情 说 明

车牌自动识别系统通常包含车牌定位、字符分割和字符识别三个主要步骤。其中车牌倾斜校正是提升识别准确率的关键预处理环节，霍夫变换是解决这一问题的经典方法。

在MATLAB实现中，系统首先通过颜色空间转换和边缘检测定位车牌区域。获得车牌图像后，使用Canny算子提取边缘特征，为霍夫变换做准备。霍夫变换的核心思想是通过参数空间投票机制检测直线特征，能够有效识别车牌的边界倾斜角度。

具体实现时，系统会计算霍夫变换后的峰值点对应参数，确定车牌边框的倾斜角度。然后通过仿射变换对图像进行旋转校正，这个过程保留了原始图像中的所有像素信息，只是重新排列了它们的几何位置。校正后的图像为后续的字符分割创造了有利条件，使垂直投影法等分割技术能够更准确地切分字符。

霍夫变换方法的优势在于对噪声具有一定鲁棒性，即使车牌边框部分遮挡或存在其他干扰线条，依然能够较准确地检测出主要倾斜角度。但在实际应用中需要合理设置参数阈值，以平衡检测精度和计算效率。