车牌识别定位分割matlab

基于matlab的车牌定位、字符分割，车牌分割字符保存为7张bmp格式图片

function [PY2PY1PX2PX1]=Cut_out（I）   %彩图分割

%-----------ck----------------------
% clc;
% clear all;
% close all;
% I=imread（‘car8.jpg‘）;
%-----------ck----------------------

[yxz]=size（I）;
myI=double（I）;
Y_threshlow=5;%这个数值很重要。决定了提取的彩图的质量
X_firrectify=5;%ganrao transaction


%====================== Y 方向============================
Blue_y=zeros（y1）;
for i=1:y
    for j=1:x
       %if （myI（ij1）<=48）&&（myI（ij2）>=40）&&（myI（ij2）<=90）&&（myI（ij3）<=220）&&（myI（ij3）>=80）    
        if（（myI（ij1）<=48）&&（（myI（ij2）<=100）&&（myI（ij2）>=40））&&（（myI（ij3）<=200）&&（myI（ij3）>=80）））  
        %if （（myI（ij1）<=0.7）&&（myI（ij1）>=0.6）&&（（myI（ij2）<=1.8）&&（myI（ij2）>=0.6））&&（（myI（ij3）<=1.7）&&（myI（ij3）>=0.45）））
           Blue_y（i1）= Blue_y（i1）+1;     % 蓝色象素点统计                    
        end  
    end       
end

baisebili=0;changkuanbi=0;
k=0;
while（~（（baisebili>=0.12）&&（baisebili<=0.5）&&（changkuanbi>=0.20）&&（changkuanbi<=0.6）））%gai shan qingxie  改善倾斜
    if  （k==0）%第一次进来
        [temp MaxY]=max（Blue_y）;% Y方向车牌区域确定 temp（最多点数）:所有行中，最多的累积像素点 MaxY（最多点所在行）:该行中蓝点最多
        if temp<=20%2048*1536  照相
           msgbox（‘车牌定位出错‘‘warning‘）;
           wavplay（wavread（‘车牌定位出错.wav‘）22000）;
           pause;
        end
        
        PY1=MaxY;%有最多蓝点的行付给PY1
        while （（Blue_y（PY11）>=Y_threshlow）&&（PY1>1））%找到图片上边界
            PY1=PY1-1;
        end 
       
        %PY1：存储车牌上边界值
        PY2=MaxY;
        while （（Blue_y（PY21）>=Y_threshlow）&&（PY2             PY2=PY2+1;
        end
        
        PY1
        PY2
      
        
 
%==============X 方向===============================
        X_threshhigh=（PY2-PY1）/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
        Blue_x=zeros（1x）;             % 进一步确定X方向的车牌区域
        for j=1:x
            for i=PY1:PY2
              %  if（（myI（ij1）<=48）&&（（myI（ij2）<=90）&&（myI（ij2）>=30））&&（（myI（ij3）<=160）&&（myI（ij3）>=80）））      
                if（（myI（ij1）<=65）&&（（myI（ij2）<=100）&&（myI（ij2）>=40））&&（（myI（ij3）<=160）&&（myI（ij3）>=90）））%这里由82修改成90.因为图片20090504809   
               %  if （（myI（ij1）<=0.7）&&（myI（ij1）>=0.6）&&（（myI（ij2）<=1.8）&&（myI（ij2）>=0.6））&&（（myI（ij3）<=1.7）&&（myI（ij3）>=0.45）））
                 Blue_x（1j）= Blue_x（1j）+1;               
                end  
            end       
        end
        [temp MaxX]=max（Blue_x）;
        PX1=MaxX-6*（PY2-PY1）;
        if  PX1<=1
            PX1=1;
        end
        while （（Blue_x（1PX1）<=X_threshhigh）&&（PX1              PX1=PX1+1;
        end %确定出X方向车牌起点   
        PX2=MaxX+6*（PY2-PY1）;
        if  PX2>=x
            PX2=x;
        end
        while （（Blue_x（1PX2）<=X_threshhigh）&&（PX2>PX1））%阈值
               PX2=PX2-1;
        end%确定出X方向车牌终点
        
%         PX1=1;
%         while （（Blue_x（1PX1）<=X_threshhigh）&&（PX1%              PX1=PX1+1;
%         end %确定出X方向车牌起点   
%         PX2=x;
%         while （（Bl

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       6775  2015-03-28 23:34  Cut_out.m

     文件       3098  2018-04-01 20:29  main_Recog.m

     文件        709  2015-03-28 23:53  Projective_Img.m

     文件        831  2015-03-28 23:38  Revise_size.m

     文件       1532  2015-03-28 23:57  Separate_char.m

     文件       1083  2015-03-28 23:50  Tilt_Correct.m

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