簡(jiǎn)介：

????????本系統(tǒng)結(jié)合了圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），能夠有效地實(shí)現(xiàn)車牌的自動(dòng)識(shí)別。通過(guò)預(yù)處理、精確定位、字符分割和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地識(shí)別各種車牌圖像，并在智能交通管理、安防監(jiān)控等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。在智能交通系統(tǒng)中，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車輛的自動(dòng)識(shí)別和跟蹤，提高交通管理效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)識(shí)別系統(tǒng)可以收集大量車輛信息，用于交通流量統(tǒng)計(jì)、車輛軌跡分析等，為城市規(guī)劃和資源配置提供數(shù)據(jù)支持。

界面圖：

設(shè)計(jì)思路：

1. 圖像預(yù)處理

首先對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，這一步驟包括多個(gè)子步驟：

• 圖像增強(qiáng)：增強(qiáng)對(duì)比度或亮度，以改善圖像質(zhì)量。
• 灰度化：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，簡(jiǎn)化后續(xù)處理。
• 濾波器過(guò)濾：使用濾波器（如高斯濾波器）去除圖像中的噪聲。
• 邊緣檢測(cè)：檢測(cè)圖像中的邊緣信息，為后續(xù)的定位和分割提供依據(jù)。
• 閉運(yùn)算與膨脹操作：閉運(yùn)算用于連接圖像中的目標(biāo)區(qū)域，膨脹操作用于填充目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的空隙，使車牌區(qū)域更加連通和明顯。

2. 車牌定位

車牌定位階段分為粗定位和精細(xì)定位：

• 粗定位：首先定位藍(lán)色區(qū)域，因?yàn)檐嚺仆ǔ＞哂刑囟ǖ念伾?#xff0c;如藍(lán)色?？梢酝ㄟ^(guò)顏色分割或者顏色特征提取方法來(lái)定位候選車牌區(qū)域。

• 精細(xì)定位：在粗定位的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步處理候選車牌區(qū)域：

  • 進(jìn)行二值化處理，以便進(jìn)一步處理和分析。
  • 去除雜糅區(qū)域：排除不是車牌的區(qū)域，如文本、圖標(biāo)等。
  • 根據(jù)車牌的長(zhǎng)寬比進(jìn)行篩選，進(jìn)一步確定車牌的區(qū)域。
  • 進(jìn)行傾斜校正：對(duì)車牌進(jìn)行傾斜矯正，使字符在垂直方向上對(duì)齊，便于后續(xù)的字符分割和識(shí)別。

3. 字符分割與傾斜校正

一旦車牌區(qū)域被確定，需要進(jìn)一步進(jìn)行字符分割和傾斜校正：

• 字符分割：將傾斜矯正后的車牌區(qū)域分割成單個(gè)字符區(qū)域，每個(gè)字符用于后續(xù)的識(shí)別。

• 傾斜校正：確保字符在水平方向上對(duì)齊，消除傾斜帶來(lái)的影響。

4. 字符識(shí)別

最后使用預(yù)先訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割后的每個(gè)字符進(jìn)行識(shí)別：

• BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：作為分類器，將字符的特征作為輸入，輸出對(duì)應(yīng)的字符標(biāo)識(shí)。

• 識(shí)別結(jié)果：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，得到每個(gè)字符的識(shí)別結(jié)果，最終組合成完整的車牌號(hào)碼。

完整代碼：【W(wǎng)7】Matlab基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別系統(tǒng)（含GUI界面）?