本文将逐步解析一段用于车牌识别的 MATLAB 代码，涵盖从图像读取到处理的各个环节。我们将通过以下步骤详细讲解每个部分的功能和实现。
1. 初始化和读取图像
clear all
clc
PS = imread('图片.jpg');
2. 显示原图
subplot(1,2,1);
imshow(PS)
title('原图')
- 使用
subplot函数创建一个 1 行 2 列的子图，并在第一个子图中显示原始图像。 imshow用于显示图像，title用于给图像添加标题。
3. 转换为灰度图
p = rgb2gray(PS);
subplot(1,2,2)
imshow(p)
title('原灰度图')
rgb2gray将彩色图像转换为灰度图，存储在变量p中。- 在第二个子图中显示灰度图，并添加相应标题。
4. 去噪声处理
p = imgaussfilt(p, 2); % 2是高斯滤波的标准差，可以根据需要调整
- 使用
imgaussfilt函数对灰度图p进行高斯模糊，标准差设置为 2。这个步骤帮助去除图像中的噪声，从而提高后续处理的准确性。
5. 计算灰度直方图
[m, n] = size(p);
GP = zeros(1, 256);
for k = 0:255GP(k+1) = length(find(p == k)) / (m * n);
end
figure
subplot(1,2,1);
bar(0:255, GP, 'g')
title('原灰度直方图')
- 使用
size函数获取灰度图的行数和列数。 - 创建一个长度为 256 的数组
GP，用于存储每个灰度值的概率分布。 - 通过循环计算每个灰度值的出现频率并归一化，生成灰度直方图。
- 使用
bar函数绘制直方图，并给它添加标题。
6. 寻找局部极大值点
max_index = [];
for i = 3:length(GP)-2if ((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;end
end
possible = GP(max_index);
[max_value, index] = max(possible);
TT = max_index(index) - 2;
- 通过循环寻找灰度直方图中的局部极大值点，以确定最佳阈值。
- 将找到的极大值索引存入
max_index中，并从中选出最大的值作为二值化的阈值TT。
7. 生成二值图
[m, n] = size(p);
R = zeros(m, n);
for i = 1:mfor j = 1:nif p(i, j) < TTR(i, j) = 0;elseR(i, j) = 256;endend
end
- 创建一个与灰度图相同尺寸的零矩阵
R，用于存储二值图。 - 嵌套循环遍历每个像素，根据阈值
TT将像素值设置为 0 或 256（黑或白）。
8. 形态学操作：增强轮廓
se = strel('rectangle', [3, 3]); % 创建一个矩形结构元素
R = imdilate(R, se); % 膨胀
R = imerode(R, se); % 腐蚀
- 创建一个矩形结构元素
se，用于形态学操作。 - 使用
imdilate对二值图进行膨胀，以增强车牌的边缘。 - 接着使用
imerode进行腐蚀，以去除小的噪声并增强主要轮廓。
9. 显示二值图
subplot(1,2,2);
imshow(R);
title('增强的二值图');
- 在第二个子图中显示处理后的二值图，并为其添加标题。
总结
这段代码通过一系列图像处理技术，完成了车牌图像的读取、处理和分析。具体来说，包括图像的去噪声、灰度直方图计算、局部极大值点查找、二值化处理以及轮廓增强。这样的处理流程为后续的车牌识别算法奠定了基础，能够有效提高识别的准确率。
希望本篇讲解能帮助大家更好地理解这段 MATLAB 代码的实现原理与应用。如果有任何问题，欢迎随时讨论！
