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中的经典应用，MATLAB凭借强大的图像处理工具箱非常适合实现此类任务。一个完整的车牌识别系统通常包含以下关键步骤：

图像预处理 首先对输入图像进行灰度化处理，减少后续计算量。然后通过直方图均衡化增强对比度，再利用边缘检测算法（如Sobel或Canny）突出车牌区域轮廓。

车牌定位 基于形态学操作（如闭运算）连接边缘区域，结合车牌长宽比特征，通过连通区域分析或颜色空间分析（如HSV中的亮度分量）精确定位候选区域。

字符分割 对提取的车牌区域二值化后，采用投影法（水平/垂直投影）确定字符边界。针对中文车牌特点，需要特别处理第一个中文字符与后续字母/数字的间隔差异。

字符识别 传统方法可采用模板匹配比对标准字符库，更先进的思路会提取字符的HOG或LBP特征，通过训练好的SVM分类器进行识别。对于MATLAB环境，也可调用预训练的深度学习模型提升准确率。

优化方向包括：处理倾斜车牌的Radon变换校正、应对光照变化的Retinex算法增强、以及引入卷积神经网络(CNN)端到端识别方案。典型挑战是处理低分辨率图像和复杂背景干扰，这需要综合运用形态学滤波与先验规则过滤。