利用MATLAB实现夜间车牌识别处理

uperrua

先看处理结果
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% |1 N8 O1 ?4 W5 ?( j, q
8 \0 `7 Y) f2 i$ I+ {% M. u% D9 f* h
2 j/ D+ Q: X; T' ^简单说一下实现思路：

读取图片，转灰度，计算灰度直方图，估算阈值（这里的阈值计算很重要，经过阈值算法，选取一个最恰当的阈值），之后二值化。显示图像即可。后面阈值的计算补更。
/ A8 Z, R0 f2 a- I: B; H$ `
# [2 x: M" v. P5 }

• %%车牌
• clear all
• clc
• PS=imread('chepai.png');
• subplot(1,2,1);
• imshow(PS)
• title('原图')
• p=rgb2gray(PS);
• subplot(1,2,2)
• imshow(p)
• title('原灰度图')
• [m,n]=size(p);
• GP=zeros(1,256);
• for k=0:255
• GP(k+1)=length(find(p==k))/(m*n);  %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP，这里的find函数寻找
•                                     %与0-255相等的个数，然后通过length函数返回一个数，再除以
•                                     %总的像素点个数，就是第0个灰度数据出现的次数，放入第一个
•                                     %里面
• end
• figure
• subplot(1,2,1);
• bar(0:255,GP,'g')
• xlabel('灰度值')
• ylabel(' 出现概率')
• title('原灰度直方图')
• max_index=[];
• for i=3:length(GP)-2
• if((GP(i)>=GP(i+1))&(GP(i)>=GP(i-1)))&((GP(i+1)>=GP(i+2))&(GP(i-1)>=GP(i-2)))
•     max_index(end+1)=i-1;%数组的扩展，有n个元素，那么第n+1个用来存放数据i-1（因为是从0开始的，所以-1）
• end
• end
• possible=GP(max_index);
• [max_value,index]=max(possible);%前者存值，后者放位置
• TT=max_index(index)-2;%取出数据
• [m,n]=size(p);
• R=zeros(m,n);
• for i=1:m
•     for j=1:n
•         if p(i,j)<TT
•            R(i,j)=256;
•         else R(i,j)=0;
•         end
•     end
• end
• subplot(1,2,2);
• imshow(R);
• title('二值图');
  5 d6 J. F2 s+ L8 }7 x

   
4 B. Z# o4 @! C2 r: N* x$ ]

# d+ B8 j* X9 r" a% n/ w- g
# V) e) T- U; b6 ^3 k. S



' Q- a/ s1 L# D( z" M1 E! g. R' f8 F0 n


' j% b0 L: W2 s& e

kinidrily

这个太实用了，谢谢楼主

xixihahaheihei

真的很实用

relchhiclty

谢谢分享

riverflower

楼主你好，请问从28行开始的阈值计算怎么根据图片算的呀