基于matlab的模板匹配的车牌字符识别代码

资 源 简 介

基于matlab的模板匹配的车牌字符识别代码

详 情 说 明

车牌字符识别是智能交通系统中的关键技术之一。基于MATLAB的模板匹配方法实现车牌字符识别主要包括以下步骤：

首先，需要准备标准的车牌字符模板库。这些模板通常包含数字0-9、字母A-Z（部分省份可能不含某些字母）以及汉字省份简称。每个字符需要统一尺寸并进行二值化处理，形成标准化的匹配基准。

图像预处理阶段对输入车牌图像进行灰度化、二值化和字符分割操作。通过边缘检测或投影法将车牌区域分割为单个字符，并对每个字符进行尺寸归一化，使其与模板尺寸一致。

核心的模板匹配过程采用相关性计算（如归一化互相关）或距离度量（如欧氏距离）。MATLAB的imresize函数可调整字符尺寸，corr2函数计算相关系数，通过遍历所有模板找出最佳匹配。

为提高识别率，通常会加入后处理步骤：根据车牌规则（如特定位置的字母/数字组合）校验识别结果；对于易混淆字符（如8和B）采用多特征判别；必要时引入简单的神经网络进行二次验证。

该方法优势在于实现简单且对标准字体效果较好，但存在对字体变形、光照变化敏感的局限性。实际工程中常作为初级识别方案与其他方法结合使用。