matlab代码实现车牌字符识别

资 源 简 介

matlab代码实现车牌字符识别

详 情 说 明

车牌字符识别是计算机视觉中一个经典的应用场景，主要涉及图像预处理、字符分割和模式识别三个关键环节。在Matlab环境下实现该功能，可以利用其强大的图像处理工具箱来简化开发流程。

首先需要进行图像预处理。原始车牌图像通常存在光照不均、噪声干扰等问题，可通过灰度化、直方图均衡化提升对比度，再结合边缘检测或自适应二值化突出字符区域。预处理阶段的核心目标是消除环境干扰，保留字符的结构特征。

接着是字符分割环节。针对国内车牌特点（7字符标准排列），可先通过垂直投影法定位字符列，再结合水平投影切割单个字符。对于倾斜车牌，需先进行Hough变换或最小外接矩形矫正。该环节要特别注意处理字符粘连和断裂情况。

最后是字符识别部分。传统方法可采用模板匹配，将分割后的字符与预存的模板库进行相似度计算。更先进的做法是提取字符的HOG或LBP特征，使用SVM等分类器进行识别。若采用深度学习方案，可构建CNN网络进行端到端识别。

整个系统的实现体现了从图像处理到模式识别的完整技术链条，对理解计算机视觉基础原理具有典型意义。Matlab的矩阵运算优势和可视化工具能有效降低算法验证的复杂度，适合作为教学演示和原型开发。