基于MATLAB的字符识别的研究

function Bayes2

%算法视线见《模式识别》P33－P44（各类样本的协方差不相等） %为了提高实验样本测试的精度，故采用多次模拟求平均值的方法 N=input('实验模拟次数 N(N最好为奇数)＝ '); Result(1:3,1:3)=0; %判别矩阵的初始化 for k=1:N %控制程序模拟次数N %生成二维正态分布的样本2 X N 维的矩阵 X1=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],300)'; %2 X N X2=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],200)';

X3=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],500)'; %样本程序

%---------------------------------------------------% %测试样本

X10=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],100)'; %2 X N X20=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],100)'; X30=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],100)';

车牌定位与识别之

——字符识别

第一章 字符识别系统简介

1.1字符识别的原理及发展现状

近年来，字符识别逐渐成为模式识别领域中的一个重要分支。模式识别研究

过程

的一般原理对字符识别有指导作用，而字符识别的研究又促进了基础理论一一模式识

别领域的发展。模式识别是伴随着计算机的研究、应用日益发展起来的。

按照广义的定义，对于存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。模式识别就是在面对某一具体事物时将其正确地归入某一类别。而狭义的模式是对具体的个别事物进行观测所得到的总体称为模式类。

字符识别中，自行是模式的表现形式，字符识别的是指是字形识别。对于字符识别来说，识别的主要过程为：从输入的待识字符（模式样本）点阵图形（字形）提取描述该字符的特征，再根据一定准则判定该样本所属的模式类别。因此，字符描述、特征提取和选择、分类判决，构成了字符识别的三个基本环节。 字符识别发展可分为三个阶段： 第一个阶段为初级阶段。其中一个基本思想，抽取特征向量的构造和它的相关函数。现在此法仍为一种重要的匹配方法。

第二个阶段为基础理论研究阶段

武汉科技大学本科毕业设计(论文)

摘 要

为了对车牌字符的识别，本文将BP神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别。 首先将训练样本做图像预处理，对车牌上的字符进行分割，得到单个字符。对大小不一的字符做归一化后，对字符进行特征提取，把长为15，宽为25的归一化后的图像中的字符信息提取出来，图像中白点置为0，图像中的黑点置为1，这样就得到了15×25的特征向量，这个特征向量记录的就是字符的特征。把这个特征向量送到BP网络中进行训练，得到了训练好的权值，把他保存到“win.dat”和“whi.dat”中。然后打开要识别的图片（即车牌），对图像进行预处理后就可以识别了。识别率也在90%以上，表明该方法的有效性。

关键字：车牌识别；LPR；字符识别；特征提取； BP神经网络；

第I页

武汉科技大学本科毕业设计(论文)

Abstract

For the discernment to the number plate character, this text applies BP neural network to the automatic discernment of the a

This example shows how to detect regions in an image that contain text. This is a common task performed on unstructured scenes. Unstructured scenes are images that contain undetermined or random scenarios. For example, you can detect and recognize text automatically from captured video to alert a driver about a road sign. This is different than structured scenes, which contain known scenarios where the position of text is known beforehand.

Segmenting text from an unstructured scene greatly helps with additional tasks such a

第 3期 (第 1 0期 )总 621 0 0年 6月

机械工程与自动化M ECHANI CAL ENGI NEERI NG& AUTOM AT1 0N

No .3

J n. u

文章编号： 6 2 6 1 ( o 0 0— 1 7 0 1 7—4 3 2 1 )30 1- 3

烟包喷码字符识别系统研究胡承东，速永仓，曹玲芝( .郑州轻工业学院食品与生物工程学院，河南郑州 1烟厂，云南玉溪 630) 5 1 0

4 0 0;2红塔烟草 (团 )限责任公司玉溪卷 502 .集有

摘要：字符识别技术是用机器视觉进行模式识别的重要研究方向之一。草制造的工业现场环境恶劣，引起烟会

所拍摄的图像失真、模糊、含噪声及字符产生缩放、移旋转等情况。针对以上情况，首先对图像进行了前期平预处理，并对字符特征进行了提取；之后，针对两种字符特征，用改进的 B算法设计了两个神经网络识别系 P统。

关键词：字符识别；二值化；B网络 P中图分类号：TN9 1 7 1. 3文献标识码：A

1概述

像素灰度级非 1即 0。本文采用灰度修正和直方图均衡化进行图像增强处理；采用中值滤波和膨胀与腐蚀进行图像降噪处理； 采用阈值分割法进行图像二值化处理；采用梯度微分处理来提取图像边缘；采用

车牌识别技术研究

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

License plate recognition technology research

Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-b

附录

车牌识别程序

clear ; close all;

%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sgray s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=doub

附录

车牌识别程序

clear ; close all;

%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sgray s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=doub

车牌识别技术研究

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

License plate recognition technology research

Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-b

车牌识别技术研究

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

License plate recognition technology research

Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-b