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⛄ 内容介绍
为实现对集装箱箱号的正确识别,提出一种基于模板匹配和特征匹配的识别算法.对采集到的汉字图像进行预处理,得到改善后的汉字二值化图像;采用数学形态学操作使字符域连通,计算字符连通域的宽高比得到汉字区域;利用投影检测方法实现对汉字字符的分割;运用模板匹配算法与特征匹配算法相结合的分类方法对汉字字符进行识别.该算法用MATLAB进行编程,完成对汉字的自动定位、分割和识别.
⛄ 部分代码
function [PY2,PY1,PX2,PX1]=chepai_fenge(I5)
[y,x,z]=size(I5);
myI=double(I5);
%begin横向扫描
tic
Y_threshlow=5; %这个数值很重要。决定了提取的彩图的质量
X_firrectify=5;
%=== Y 方向===从左向右寻找第一个1值像素大于5的坐标为水平方向左侧分界线，从优向左寻找到第一个1值像素量大于5的为右侧分界线
Blue_y=zeros(y,1);
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为白色
%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1
Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1; % 蓝色象素点统计
end
end
end
[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
PY1=MaxY;%有最多蓝点的行付给PY1
while ((Blue_y(PY1,1)>=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(PY2,1)>=Y_threshlow)&&(PY2<y))%阈值为5
PY2=PY2+1;
end
PY1, PY2 %原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分
% figure(1),imshow(Blue_y),title('y方向确定');
pause(2);
%==============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(1,x); % 进一步确定X方向的车牌区域
for j=1:x
for i=PY1:PY2
if(myI(i,j,1)==1)
Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;
end
end
end
[temp MaxX]=max(Blue_x);
PX1=MaxX-6*(PY2-PY1);
if PX1<=1
PX1=1;
end
while ((Blue_x(1,PX1)<=X_threshhigh)&&(PX1<x))%阈值
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(1,PX2)<=X_threshhigh)&&(PX2>PX1))%阈值
PX2=PX2-1;
end %确定出X方向车牌终点
PX1 ,PX2
% figure(2),imshow(Blue_x),title('X方向确定');
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]谷秋頔, 白艳萍. 基于模板匹配的车牌汉字识别方法及判别函数[J]. 电子科技, 2011, 24(12):3.
[2]陈超, 牛王强, 杜芃. 基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法[J]. 上海海事大学学报, 2019, 040(001):65-70.
