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- 标题： 基于matlab的bp网络车牌识别系统 - 关键词： matlab GUI界面 数字图像预处理 定位车牌 字符分割 bp神经网络识别 - 步骤: 打开图像 灰度化 阈值化 边缘检测 孔洞填充 形态学操作 滤波操作 粗定位 精定位 字符分割 bp神经网络识别 - 简述: 使用matlab gui界面进行操作，首先对车牌进行预处理操作，通过粗定位和精定位算法进行车牌定位，最终分割字符输入bp模型当中进行识别，最终输出结果

关键词：matlab GUI界面、数字图像预处理、定位车牌、字符分割、bp神经网络识别

在智能交通领域，车牌识别是一项关键技术。今天咱们就聊聊基于Matlab构建的BP网络车牌识别系统。

整体流程简述

这个系统通过matlab gui界面操作，首先对车牌图像进行一系列预处理，接着利用粗定位和精定位算法锁定车牌位置，然后分割字符，最后把分割后的字符送入BP神经网络模型进行识别并输出结果。

具体步骤与代码实现

1. 打开图像

在Matlab里，读取图像简单得很，使用imread函数就行。

img = imread('car_plate.jpg');

这行代码将名为car_plate.jpg的图像读入，存储在变量img中，img一般是个三维数组，对应图像的RGB三个通道。

2. 灰度化

为后续处理方便，先把彩色图像转成灰度图。

gray_img = rgb2gray(img);

rgb2gray函数将RGB图像转换为灰度图像，灰度图像每个像素点只有一个灰度值，这样后续处理的数据量就小很多啦。

3. 阈值化

通过设定阈值，将图像二值化。

bw_img = imbinarize(gray_img);

imbinarize函数会根据图像灰度分布自动选择一个合适的阈值，将灰度图像转化为二值图像，白色（值为1）和黑色（值为0），便于后续对目标的提取。

4. 边缘检测

用Canny算子检测图像边缘。

edge_img = edge(bw_img,'Canny');

Canny算子能很好地检测出图像中物体的边缘，在车牌识别里，能帮我们初步勾勒出车牌的轮廓。

5. 孔洞填充

filled_img = imfill(edge_img,'holes');

imfill函数把边缘图像里的孔洞填充起来，让车牌轮廓更完整，便于后续处理。

6. 形态学操作

形态学操作可以进一步优化图像，比如膨胀操作。

se = strel('disk',5); dilated_img = imdilate(filled_img,se);

这里用半径为5的圆盘形结构元素se对填充后的图像进行膨胀操作，使图像中的白色区域（目标区域）变大，能连接一些断开的部分，让车牌区域更清晰。

7. 滤波操作

采用中值滤波去除噪声。

filtered_img = medfilt2(dilated_img);

medfilt2函数对图像进行二维中值滤波，能有效去除椒盐噪声等，让图像更干净，利于车牌定位。

8. 粗定位

通过分析图像的投影特征来大致确定车牌位置。

% 水平投影 horizontal_projection = sum(filtered_img,2); % 垂直投影 vertical_projection = sum(filtered_img,1); % 找到水平投影中的峰值区域 [~,h_peaks] = findpeaks(horizontal_projection,'MinPeakHeight',10); % 找到垂直投影中的峰值区域 [~,v_peaks] = findpeaks(vertical_projection,'MinPeakHeight',10); % 根据峰值区域确定粗定位的矩形框 x1 = min(v_peaks); x2 = max(v_peaks); y1 = min(h_peaks); y2 = max(h_peaks); crude_box = [x1,y1,x2 - x1,y2 - y1];

这段代码通过计算水平和垂直投影，找到投影中的峰值区域，以此确定一个大致包含车牌的矩形框。

9. 精定位

在粗定位的基础上，进一步精确车牌位置，这里可以用一些模板匹配之类的方法。假设我们有一个车牌模板plate_template。

plate_crop = imcrop(filtered_img,crude_box); corr = normxcorr2(plate_template,plate_crop); [ypeak, xpeak] = find(corr == max(corr(:))); x = xpeak - size(plate_template,2) + 1; y = ypeak - size(plate_template,1) + 1; accurate_box = [x,y,size(plate_template,2),size(plate_template,1)];

通过模板匹配，在粗定位的裁剪图像中找到与模板最匹配的区域，从而得到更精确的车牌位置框。

10. 字符分割

将精确定位后的车牌图像分割成单个字符。

plate_img = imcrop(filtered_img,accurate_box); bw_plate = imbinarize(plate_img); [labeled_img, num] = bwlabel(bw_plate,8); stats = regionprops(labeled_img,'BoundingBox'); for i = 1:num char_box = stats(i).BoundingBox; char_img = imcrop(plate_img,char_box); % 这里可以对分割出的字符图像进行一些归一化等处理 % 例如调整大小为固定尺寸 resized_char = imresize(char_img,[30 20]); % 保存或进一步处理分割出的字符 end

利用连通区域标记bwlabel和区域属性计算regionprops，找到每个字符的外接矩形框，然后裁剪出字符图像，还可以对其进行归一化处理，方便后续识别。

11. BP神经网络识别

构建并训练BP神经网络进行字符识别。

% 假设已经准备好训练数据和标签 % 训练数据train_data是一个矩阵，每一行是一个字符图像的特征向量 % 标签train_labels是对应的字符类别 net = feedforwardnet([10 10]); % 构建一个有两个隐含层，每层10个神经元的BP网络 net = train(net,train_data',train_labels'); % 训练网络 % 对分割出的字符进行识别 for i = 1:num char_feature = resized_char(:)'; % 将字符图像转换为特征向量 output = net(char_feature'); [~,predicted_class] = max(output); % 输出识别结果 fprintf('识别出的字符: %c\n',predicted_class + 'A' - 1); % 假设是识别字母 end

这里构建了一个简单的BP神经网络，有两个隐含层，每层10个神经元，用准备好的训练数据训练网络，然后对分割出的字符进行识别并输出结果。

这样，基于Matlab的BP网络车牌识别系统就基本搭建完成啦，每个步骤相互配合，最终实现准确的车牌识别。