基于Matlab的RGB车牌识别算法及实现
车牌识别技术在智能交通、停车场管理、城市安防等领域有着广泛的应用。其中,基于RGB图像的车牌识别算法是近年来研究的热点之一。本文介绍了一种基于Matlab实现的RGB车牌识别算法,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要步骤。
一、车牌定位
车牌定位是车牌识别的第一步,其目的是从原始图像中准确地提取出车牌区域。本文采用了一种基于颜色信息的车牌定位算法。具体实现过程如下:
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对RGB图像进行预处理,包括颜色空间转换(由RGB转为HSV)、平滑滤波和二值化等操作。
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利用HS直方图均衡化增强色彩对比度,提高车牌色彩鲜明度。
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根据颜色特征从图像中提取车牌区域,本文使用了基于颜色阈值的方法。首先,设定蓝色和黄色的颜色范围,然后利用HSV颜色空间中的H(色调)、S(饱和度)和V(明度)三个通道的阈值来提取蓝牌或黄牌的区域。
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对提取的区域进行形态学处理,包括腐蚀和膨胀操作,去除噪点和孔洞,同时保留车牌的整体形状。
代码实现:
rgbImg = imread(‘car.jpg’); %读入原始 RGB 图像
hsvImg = rgb2hsv(rgbImg); %RGB->HSV
%对HSV色彩空间中的S、H、V通道分别进行直方图均衡化
hsvImg(:, :, 2) = histeq(hsvImg(:, :, 2));
hsvImg(:, :, 1) = histeq(hsvImg(:, :, 1));
hsvImg(:, :, 3) = histeq(hsvImg(:, :, 3));
%设定蓝