【车牌识别】汽车出入库收费系统（带面板）附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍随着社会的不断进步人们的生活质量明显提高对于出行方面的需求也变得越来越高汽车作为比较便利舒适的代步工具数量也越来越多在带来出行便利的同时车辆管理问题也越来越多。然而作为智能交管系统重要组成部分的车牌识别技术应用也越来越广泛。我们所熟知的车牌识别技术主要包括数字图像处理、视觉处理以及模式识别等主要技术我们对拍到的车牌图片或视频进行识别处理然后经过分析得每辆车的车牌号码从而完成一次识别的全过程。通过一些后续数据处理技术其可以实现更多的功能例如高速路收费站的ETC计费系统、公路旁的天眼摄像头以及智能管理的停车场出入口等等依此来满足人们的日常生活需求这对预防交通拥堵、实现智能交通管理具有重要意义。本文主要对图像识别处理技术在车牌识别中的应用进行了研究介绍了图像识别过程中所用到的方法与原理。本次我设计的图像识别系统主要包括图像预处理、特征值提取和图像识别等三个主要过程。MATLAB是常见的处理数据比较强大的编程语言这次的仿真实验我主要采用MATLAB R2019a软件为实验平台使用MATLAB语言进行编写进行了两组实验一组为车牌识别计费系统仿真实验另外一组为一般简单图像识别的仿真实验。在两组实验过程中均用到了模板匹配法第一组实验主要是为了验证所设计的车牌识别系统能否实现正确识别车牌以及能否实验计时计费功能而第二组实验主要为了介绍模板匹配法, 对仿真的实验结果进行了较为系统的分析。通过本次对车牌识别系统的设计能够更深地理解并且掌握数字图像处理中的一些基本常用方法例如灰度变换、区域分割、边缘提取以及车牌定位等也对MATLAB有了更进一步的理解MATLAB中图像呈现矩阵形式对于图像的处理非常的便捷也可以直接调用相关的库函数来实现目的为整个系统提供了保障。1.1课题研究意义在当今这个信息化的时代信息技术逐渐渗透到了人们生活的各个部分。其中在出行方面随着生活条件的不断改善汽车越来越多而交通堵塞等交通安全问题随之产生人工管理的方式已经不能满足实际需求而车牌是用来区分不同的汽车是汽车的标识在公共交通管理方面中有着至关重要的作用,所以车牌识别技术就由此而生对于维护城市交通安全防止交通堵塞起到了一定的作用又为了满足人们的需求在车牌识别的基础上进行一些后续的处理技术实现了进一步的交通智能化管理。1.2课题研究现状图像识别[1]是指图像对人的感官器官刺激的一个过程,人们一般是利用自己过往的经 验识别图像的过程这个也可以叫做图像再次识别。在识别图像的同时不仅要有人们感官上所得到的信息进入大脑还要通过大脑来记忆存储这些信息。只有将大脑中存储的信息与图像中蕴含的信息相互比较来进行再次加工的过程这样才能够实现图像的再次识别。 图像识别技术主要是以分析和确定图像的主要性质和特点作为其基础,在进行图像识别的 过程中人的感官系统体制必须要排除一些多余的图像信息并且从中提取一些比较重要的信息。由当前所涉及到的图像识别系统来看对与类别比较多的图像识别一般还需要多次加工后才能实现。另一方面对于一些比较简单的图像因为其图像的特点比较容易获取因此这一将其当作简单的类别进行识别由于数字图像技术的发展和需要各种领域的应用这个时候产生另一种问题就是不一定要输出完整的图像而是要将图像进行数字处理然后利用分割与定位技术提取图像中的特征进一步对这些特征进行判决与分类以上就是近年来新产生的一种技术即对图像的完整识别。它的主要研究内容是对图像的特征以及特点进行分类,利用这个原理来研究能够使机器视觉系统要研究的信息处理变得自动化 从而解决人工处理的缺点与劣势。图像识别技术的发展主要经历了文本字符识别、图像处理、文本目标识别等三个层次。其中对于字符识别技术的研究最早。首先,是一个字母和一个数码。从传统的印刷体字符 识别技术到现代的手写体字符识别它的技术应用是非常广泛的而且现在已经研究出用于特殊识别的特殊设备。在我国图像识别开始于1965年以前人们主要通过摄影和光学技术来实现现在主要使用电子计算机技术和互联网等计算器手段来实现。用计算机进行图像处理不仅可以使图像中的失真和噪声消除的更加彻底,我们还能够对图像进行改进和处理进而针对性地实施解释、分析和识别比如对航空影像的分析及遥感控制器等。图像的处理虽然没有什么特殊困难但是距离信息必须得到已知在图像的处理中并没有什么特别困难但是距离信息一定要是目前所知的。随着电子信息科学的进步和发展计算机视觉和人工智能等技术的研究正在发展成为一种全新的趋势。1.3 本文研究内容及章节安排图像识别技术发展到现在已经成为了人工智能研究的一个重要领域。为了设计和编写各种可以进行模拟人类的图像识别活动的计算机应用程序人们提出了各种可以进行图像识别的模型。本文利用MATLAB对输入的图像进行相关处理然后对处理后的图像进行特征值提取和分类然后采用模拟匹配法对图像进行识别由此得出一个基于MATLAB语言的图像识别计费系统具体本文研究内容如下所示:1.首先分析图像识别的基本理论知识如数字图像处理技术、图像格式、数字图像处理的图像类型、图像的处理手段、图像识别的原理以及方法等等。2.图像的实时采集直接从网上收集原始化的图像以及其它相关的图像数据集,可以对图像进行实时预处理可以利用图像平滑地去除原始图像或显著降低原始图像中的局部噪声即图像增强和恢复的图像以及视频编码和图像压缩图像内容以大大减少实时冗余存储数据的所有图像和图像的数据容量的内存提高图像处理速度的相关信息实时传输可以对多个图像区域进行分割每个图像区域可以同时划分为若干具有无限重叠但不同特征的子图像区域。每个子区域可以是所有像素的连续集合。3.利用MATLAB软件对输入的车牌图像进行处理然后运用模拟匹配法进行图像识别仿真实验从而设计出一个车牌识别计费仿真系统。论文组织结构框架安排如下第一部分绪论。绪论部分我主要对目前国内外图像识别技术的研究和现阶段的发展状况进行了简单的介绍目前国内外学者的课题的重点研究方向是图像识别技术的数据来源和应用最后对本文的主要研究内容及其组织结构的概念和框架进行总结收尾。第二部分图像识别技术的相关理论。本部分介绍了图像识别技术系统的两个步骤主要介绍了图像处理过程、图像格式类型和图像识别方法。第三部分整个实验的设计及结构安排以及所用实验平台MATLAB软件的相关介绍。第四部分图像识别系统的仿真研究。利用MATLAB软件采用模板匹配的方法设计了一个车牌识别系统并对其进行了仿真和研究最后对仿真的结果进行了分析。总结对本文的主要研究课题和主要工作思路进行系统的研究总结并对本文未来的研究方向和发展方向进行了长期展望。2 车牌识别原理随着网络的快速发展图像识别技术是当今社会的一项重要技术。他们的目标是用计算机而不是人来处理大量的信息。图像识别技术可分为图像处理[2]和图像识别[3]。图像处理就是通过电脑软件对图像进行一些改变从而得到自己想要的结果。图像处理分为模拟图像处理[4]和数字图像处理[5]。目前联合处理已广泛应用于数字图像的处理中。数字图像处理技术工作的完成过程主要分为模拟图像数字输入、图像预处理[6]和数字图像分割其中主要包括图像预处理、图像恢复、字符分割、帧编码和图像压缩。图像识别处理技术分类是一种专门指对数字图像逻辑处理分析得到的数字图像信息进行一般功能识别提取和分类的技术。该过程包括图像特征提取、图像分类和识别。图像识别过程框图绘制如下:⛳️ 运行结果 部分代码function [ydown,yup,xright,xleft]first_bianjie(yt)[y,x,~]size(yt);yt double(yt); %转化为double型数据%1y_yuzhi 5; %y的蓝色边界阈值% Y 方向y_lansezeros(y,1);for b1:yfor c1:xif((yt(b,c,1)48)((yt(b,c,2)100)(yt(b,c,2)40))((yt(b,c,3)200)(yt(b,c,3)80))) %判断是否为蓝色RGBy_lanse(b,1) y_lanse(b,1)1; % Y方向蓝色象素点统计endendendwaitbar(0.2);k0; %记录蓝色区域的循环次数[~,y_max_hang] max(y_lanse); % Y方向车牌区域,temp是最大值MaxY是所在的行数。yupy_max_hang; %有最多蓝点的行付给yupwhile ((y_lanse(yup,1)y_yuzhi)(yup1))%找到车牌上边界yupyup-1;end%yup 存储车牌上边界值ydowny_max_hang;while ((y_lanse(ydown,1)y_yuzhi)(ydowny)) %找到车牌下边界ydownydown1;end%X 方向x_yuzhifix((ydown-yup)/11); %这个数值很重要。决定了提取的彩图的质量,适当提高可抗干扰但是小图会照成剪裁太多x_lansezeros(1,x); % 初始化蓝色矩阵for c1:xfor byup:ydownif((yt(b,c,1)65)((yt(b,c,2)100)(yt(b,c,2)40))((yt(b,c,3)160)(yt(b,c,3)90)))%这里由82修改成90.因为图片20090504809x_lanse(1,c) x_lanse(1,c)1;endendendwaitbar(0.3);[~,x_max_lie]max(x_lanse); %temp是最大值MaxX是最大值所在的列数。xleftx_max_lie-6*(ydown-yup);%这里根据长宽比得到初步边界。if xleft1 %防止溢出边界。xleft1;endwhile ((x_lanse(1,xleft)x_yuzhi)(xleftx))%确定X的左边起点。xleftxleft1;endxrightx_max_lie6*(ydown-yup);%得到初步的X右边边界。if xrightx %防止溢出边界。xrightx;endwhile ((x_lanse(1,xright)x_yuzhi)(xrightxleft))%%确定X的右边终点。xrightxright-1;end%kuanydown-yup1;changxright-xleft1;White0; %设置白色像素点变量for byup:ydownfor cxleft:xrightif (std([yt(b,c,1) yt(b,c,2) yt(b,c,3)],1,2)22)(yt(b,c,1)90)(yt(b,c,1)255) %std为求标准差函数%第三个参数代表的是按照列求标准差还是按照行求标准差std(A,1,1)代表的是按照列求标准差std(A,1,2)代表的是按照行求标准差。White White1; % 白色象素点统计endendendbai_lan_biWhite/(kuan*chang);kuan_chang_bikuan/chang;kk1;waitbar(0.35);while(~((bai_lan_bi0.12)(bai_lan_bi0.5)(kuan_chang_bi0.20)(kuan_chang_bi0.6))) %判断白蓝比与宽长比是否符合条件若不符合则进入下面程序继续判断。%蓝色区域不是车牌区域% y_lanse(yup:ydowm,1)0; %在图片中将不是车牌区域置0for myup:ydownfor nxleft:xrightyt(m,n,1) 0;yt(m,n,2)0;yt(m,n,3)0;endend% Y 方向y_lansezeros(y,1);for b1:yfor c1:xif((yt(b,c,1)48)((yt(b,c,2)100)(yt(b,c,2)40))((yt(b,c,3)200)(yt(b,c,3)80))) %判断是否为蓝色RGBy_lanse(b,1) y_lanse(b,1)1; % Y方向蓝色象素点统计endendend[~,y_max_hang] max(y_lanse); % Y方向车牌区域,temp是最大值MaxY是所在的行数。yupy_max_hang; %有最多蓝点的行付给yupwhile ((y_lanse(yup,1)y_yuzhi)(yup1))%找到车牌上边界yupyup-1;end%yup 存储车牌上边界值ydowny_max_hang;while ((y_lanse(ydown,1)y_yuzhi)(ydowny)) %找到车牌下边界ydownydown1;end%X 方向x_yuzhifix((ydown-yup)/11); %这个数值很重要。决定了提取的彩图的质量,适当提高可抗干扰但是小图会照成剪裁太多x_lansezeros(1,x); % 初始化蓝色矩阵for c1:xfor byup:ydownif((yt(b,c,1)65)((yt(b,c,2)100)(yt(b,c,2)40))((yt(b,c,3)160)(yt(b,c,3)90)))%这里由82修改成90.因为图片20090504809x_lanse(1,c) x_lanse(1,c)1;endendend[~,x_max_lie]max(x_lanse); %temp是最大值MaxX是最大值所在的列数。xleftx_max_lie-6*(ydown-yup);%这里根据长宽比得到初步边界。if xleft1 %防止溢出边界。xleft1;endwhile ((x_lanse(1,xleft)x_yuzhi)(xleftx))%确定X的左边起点。xleftxleft1;endxrightx_max_lie6*(ydown-yup);%得到初步的X右边边界。if xrightx %防止溢出边界。xrightx;endwhile ((x_lanse(1,xright)x_yuzhi)(xrightxleft))%%确定X的右边终点。xrightxright-1;end%kuanydown-yup1;changxright-xleft1;White0;for byup:ydownfor cxleft:xrightif (std([yt(b,c,1) yt(b,c,2) yt(b,c,3)],1,2)16)(yt(b,c,1)90)(yt(b,c,1)255)White White1; % 白色象素点统计endendendbai_lan_biWhite/(kuan*chang);kuan_chang_bikuan/chang;kk1;%防止陷入死循环if (xrightxleft)||(yupydown)msgbox(粗定位出错,警告);sound(audioread(粗定位出错.wav),48000);pause(1);ydown-5;break ;endend 参考文献[1] 刘仲博 . 基 于 卷 积 神 经 网 络 的 电 选 粉 煤 灰 颗 粒 图 像 识 别 与 烧 失 量 预 测 模 型 [J]. 中 国 矿 业,2021,30(05):125-129.[2]蔡鑫.基于图像处理的铁路沿线视频监控算法设计[J].现代电子技术,2021,44(10):61-64.[3]楚玉建,黎武迪,高锦辉,张弛.深度学习技术在遥感图像识别中的应用研究[J].电脑编程技巧与维 护,2021(04):134-136.[4]曾长雄.计算机智能图像识别算法浅析[J].电子元器件与信息技术,2020,4(03):61-63.[5]李坤乾,周丽芹.面向工程教育认证的数字图像处理课程改革——以自动化专业为例[J].软件导 刊,2021,20(05):178-182.[6]李武森,迟泽英,文建.高速 DSP 图像处理系统的模拟视频输入接口设计[J].南京理工大学学报(自然科 学版),2003(01):102-105.[8]Sean Matz. 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