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附录车牌识别程序clear；closeall；%Step1获取图像装入待处理彩色图像并显示原始图像Scolor=imread('3.jpg')；%imread函数读取图像文件%将彩色图像转换为黑白并显示Sgray=rgb2gray(Scolor)；%rgb2gray转换成灰度图figure,imshow(Scolor),title('原始彩色图像')；%figure命令同时显示两幅图figure,imshow(Sgray),title('原始黑白图像')；%Step2图像预处理对Sgray原始黑白图像进行开操作得到图像背景s=strel('disk',13)；%strel函数Bgray=imopen(Sgray,s)；%打开sgrays图像figure,imshow(Bgray)；title('背景图像')；%输出背景图像%用原始图像与背景图像作减法，增强图像Egray=imsubtract(Sgray,Bgray)；%两幅图相减figure,imshow(Egray)；title('增强黑白图像')；%输出黑白图像%Step3取得最佳阈值，将图像二值化fmax1=double(max(max(Egray)))；%egray的最大值并输出双精度型fmin1=double(min(min(Egray)))；%egray的最小值并输出双精度型level=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255；%获得最佳阈值bw22=im2bw(Egray,level)；%转换图像为二进制图像bw2=double(bw22)；%Step4对得到二值图像作开闭操作进行滤波figure,imshow(bw2)；title('图像二值化')；%得到二值图像grd=edge(bw2,'canny')%用canny算子识别强度图像中的边界figure,imshow(grd)；title('图像边缘提取')；%输出图像边缘bg1=imclose(grd,strel('rectangle',[5,19]))；%取矩形框的闭运算figure,imshow(bg1)；title('图像闭运算[5,19]')；%输出闭运算的图像bg3=imopen(bg1,strel('rectangle',[5,19]))；%取矩形框的开运算figure,imshow(bg3)；title('图像开运算[5,19]')；%输出开运算的图像bg2=imopen(bg3,strel('rectangle',[19,1]))；%取矩形框的开运算figure,imshow(bg2)；title('图像开运算[19,1]')；%输出开运算的图像%Step5对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较，提取车牌区域[L,num]=bwlabel(bg2,8)；%标注二进制图像中已连接的部分Feastats=imfeature(L,'basic')；%计算图像区域的特征尺寸Area=[Feastats.Area]；%区域面积BoundingBox=[Feastats.BoundingBox]；%[xywidthheight]车牌框架大小RGB=label2rgb(L,'spring','k','shuffle')；%标志图像向RGB图像转换figure,imshow(RGB)；title('图像彩色标记')；%输出框架的彩色图像lx=0；forl=1:numwidth=BoundingBox((l-1)*4+3)；%框架宽度的计算hight=BoundingBox((l-1)*4+4)；%框架高度的计算if(width98&width160&hight25&hight50)%框架的宽度和高度的范围，这块儿不同的图片对应不同，可以用终端操作查看后更改！！！lx=lx+1；Getok(lx)=l；endendfork=1:lxl=Getok(k)；startcol=BoundingBox((l-1)*4+1)-2；%开始列startrow=BoundingBox((l-1)*4+2)-2；%开始行width=BoundingBox((l-1)*4+3)+8；%车牌宽hight=BoundingBox((l-1)*4+4)+2；%车牌高rato=width/hight；%计算车牌长宽比ifrato2&rato4%这块儿也需要根据具体情况更改一下，如3-6啊什么的break；endendsbw1=bw2(startrow:startrow+hight,startcol:startcol+width-1)；%获取车牌二值子图subcol1=Sgray(startrow:startrow+hight,startcol:startcol+width-1)；%获取车牌灰度子图figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol1)；title('车牌灰度子图')；%输出灰度图subplot(2,1,2),imshow(sbw1)；title('车牌二值子图')；%输出车牌的二值图%Step6计算车牌水平投影，并对水平投影进行峰谷分析histcol1=sum(sbw1)；%计算垂直投影histrow=sum(sbw1')；%计算水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1)；title('垂直投影(含边框)')；%输出垂直投影subplot(2,1,2),bar(histrow)；title('水平投影(含边框)')；%输出水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histrow)；title('水平投影(含边框)')；%输出水平投影subplot(2,1,2),imshow(sbw1)；title('车牌二值子图')；%输出二值图%对水平投影进行峰谷分析meanrow=mean(histrow)；%求水平投影的平均值minrow=min(histrow)；%求水平投影的最小值levelrow=(meanrow+minrow)/2；%求水平投影的平均值count1=0；l=1；fork=1:hightifhistrow(k)=levelrowcount1=count1+1；elseifcount1=1markrow(l)=k；%上升点markrow1(l)=count1；%谷宽度(下降点至下一个上升点)l=l+1；endcount1=0；endendmarkrow2=diff(markrow)；%峰距离(上升点至下一个上升点)[m1,n1]=size(markrow2)；n1=n1+1；markrow(l)=hight；markrow1(l)=count1；markrow2(n1)=markrow(l)-markrow(l-1)；l=0；fork=1:n1markrow3(k)=markrow(k+1)-markrow1(k+1)；%下降点markrow4(k)=markrow3(k)-markrow(k)；%峰宽度(上升点至下降点)markrow5(k)=markrow3(k)-double(uint16(markrow4(k)/2))；%峰中心位置end%Step7计算车牌旋转角度%(1)在上升点至下降点找第一个为1的点[m2,n2]=size(sbw1)；%sbw1的图像大小[m1,n1]=size(markrow4)；%markrow4的大小maxw=max(markrow4)；%最大宽度为字符ifmarkrow4(1)~=maxw%检测上边ysite=1；k1=1；forl=1:n2fork=1:markrow3(ysite)%从顶边至第一个峰下降点扫描ifsbw1(k,l)==1xdata(k1)=l；ydata(k1)=k；k1=k1+1；break；endendendelse%检测下边ysite=n1；ifmarkrow4(n1)==0ifmarkrow4(n1-1)==maxwysite=0；%无下边elseysite=n1-1；endendifysite~=0k1=1；forl=1:n2k=m2；whilek=markrow(ysite)%从底边至最后一个峰的上升点扫描ifsbw1(k,l)==1xdata(k1)=l；ydata(k1)=k；k1=k1+1；break；endk=k-1；endendendend%(2)线性拟合，计算与x夹角fresult=fit(xdata',ydata','poly1')；%poly1Y=p1*x+p2p1=fresult.p1；angle=atan(fresult.p1)*180/pi；%弧度换为度，360/2pi,pi=3.14%(3)旋转车牌图象subcol=imrotate(subcol1,angle,'bilinear','crop')；%旋转车牌图象sbw=imrotate(sbw1,angle,'bilinear','crop')；%旋转图像figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol)；title('车牌灰度子图')；%输出车牌旋转后的灰度图像标题显示车牌灰度子图subplot(2,1,2),imshow(sbw)；title('')；%输出车牌旋转后的灰度图像title(['车牌旋转角:',num2str(angle),'度'],'Color','r')；%显示车牌的旋转角度%Step8旋转车牌后重新计算车牌水平投影，去掉车牌水平边框，获取字符高度histcol1=sum(sbw)；%计算垂直投影histrow=sum(sbw')；%计算水平投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1)；title('垂直投影(旋转后)')；subplot(2,1,2),bar(histrow)；title('水平投影(旋转后)')；figure,subplot(2,1,1),bar(histrow)；title('水平投影(旋转后)')；subplot(2,1,2),imshow(sbw)；title('车牌二值子图(旋转后)')；%去水平(上下)边框,获取字符高度maxhight=max(markrow2)；findc=find(markrow2==maxhight)；rowtop=markrow(findc)；rowbot=markrow(findc+1)-markrow1(findc+1)；sbw2=sbw(rowtop:rowbot,:)；%子图为(rowbot-rowtop+1)行maxhight=rowbot-rowtop+1；%字符高度(rowbot-rowtop+1)%Step9计算车牌垂直投影，去掉车牌垂直边框，获取车牌及字符平均宽度histcol=sum(sbw2)；%计算垂直投影figure,subplot(2,1,1),bar(histcol)；title('垂直投影(去水平边框后)')；%输出车牌的垂直投影图像subplot(2,1,2),imshow(sbw2)；%输出垂直投影图像title(['车牌字符高度：',int2str(maxhight)],'Color','r')；%输出车牌字符高度%对垂直投影进行峰谷分析meancol=mean(histcol)；%求垂直投影的平均值mincol=min(histcol)；%求垂直投影的平均值levelcol=(meancol+mincol)/4；%求垂直投影的1/4count1=0；l=1；fork=1:widthifhistcol(k)=levelcolcount1=count1+1；elseifcount1=1markcol(l)=k；%字符上升点markcol1(l)=count1；%谷宽度(下降点至下一个上升点)l=l+1；endcount1=0；endendmarkcol2=diff(markcol)；%字符距离(上升点至下一个上升点)[m1,n1]=size(markc