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開發(fā)環(huán)境：Matlab2020

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簡要概述：Matlab實(shí)現(xiàn)車牌識別(藍(lán)色車牌和新能源車牌)

1、在進(jìn)行圖像處理任務(wù)之前，首先要明確處理對象和處理流程

處理對象： 新能源車牌和藍(lán)色車牌

處理流程：

2、由于要對藍(lán)色和新能源車牌進(jìn)行識別，而且新能源車牌是漸變色，所以直接通過設(shè)定閾值的方法去識別兩種車牌并沒有單獨(dú)識別藍(lán)色車牌的可靠性高。這里，我根據(jù)車牌字符的特征進(jìn)行車牌位置定位：

i.根據(jù)字符特征初步找出車牌位置

可以看到，到這里已經(jīng)找出了車牌的大致區(qū)域，但是還存在許許多多的干擾區(qū)域。

ii.根據(jù)車牌長寬比進(jìn)行初步篩選

我們可以用最小外接矩形算法框出上一步已選出的區(qū)域，然后根據(jù)車牌長寬比設(shè)定閾值，將滿足閾值的矩形篩選出來，當(dāng)然但還是會存在一部分干擾區(qū)域。

（matlab實(shí)現(xiàn)最小外接矩形算法的鏈接如下）

iii.對矩形內(nèi)像素進(jìn)行顏色統(tǒng)計(jì)

通過對初步篩選后剩余區(qū)域分別進(jìn)行像素的顏色統(tǒng)計(jì)，我們即可準(zhǔn)確找出車牌位置，與此同時車牌的類型（新能源或藍(lán)牌）也可以在這里判斷出來

3、傾斜校正

這一步是為后面垂直投影法分割字符和模板匹配做準(zhǔn)備

簡單來講，使用霍夫線算法檢測車牌上下邊框所在直線，計(jì)算這條直線傾斜角度，之后對車牌進(jìn)行旋轉(zhuǎn)即可。當(dāng)然復(fù)雜點(diǎn)的方法可以具體看我的源程序，具體效果如下圖：

4、二值化、形態(tài)學(xué)處理、字符識別

i.二值化和形態(tài)學(xué)處理這里就不在贅述，很多博客已經(jīng)講的非常清晰

ii.字符分割

在這里需要對字符進(jìn)行準(zhǔn)確的分割，在分割之前還是可能會有干擾，需要再次分割出車牌字符的準(zhǔn)確位置。這里我的方法是：先向左投影，設(shè)定閾值，切割出上下邊界，同理在切割出左右邊界。但是這只適用于車牌邊框明顯的情況下，所以我不建議你使用這個方法，慎用?。?！

到這里就可以使用垂直投影法進(jìn)行字符分割，這里需要注意的是新能源車牌有八位，藍(lán)牌有七位

分割結(jié)果如下圖所示：

iii.字符識別

這里使用模板匹配，因?yàn)樾履茉窜嚺谱址退{(lán)牌字符不一致，所以要制作兩套字符模板。另外需要注意的是，根據(jù)《中華人民共和國機(jī)動車號牌》序號編碼規(guī)則，26個英文字符中“I“、”O(jiān)“不能使用，所以不存在"1"和"I"、"0"和"O"字符混淆的問題

5、最后將結(jié)果輸出即可

按需寫作：

演示視頻：

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