霍夫变换车道线识别-车牌字符识别代码(matlab仿真与图像处理系列第5期)

简介: 霍夫变换车道线识别-车牌字符识别代码(matlab仿真与图像处理系列第5期)

1.车道线识别

当使用霍夫变换进行车道线识别时,可以按照以下步骤来编写 MATLAB 代码:

  1. 读入图像:使用imread函数读取包含车道线的图像。
image = imread('lane_image.jpg');

15131860dd2763f4ebe4608c746ff58a_3da04dc735e0426aa930b607dfe6f7f2.png

  1. 图像预处理:为了减少噪音和突出车道线,可以对图像进行预处理。通常,可以采用以下步骤:
  • 将图像转换为灰度图像:使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
  • 应用高斯滤波:使用imgaussfilt函数对灰度图像进行高斯平滑处理。

dc2ac673e263835e592d0ef5c203ea94_e0bb8149c2a545fdbe5a6a6970f2b5c3.png

grayImage = rgb2gray(image);
filteredImage = imgaussfilt(grayImage, 3);
  1. 边缘检测:使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。
cannyImage = edge(filteredImage, 'Canny');


  1. 霍夫变换:使用hough函数进行霍夫变换,并获取直线参数。
[H, theta, rho] = hough(cannyImage);


  1. 获取车道线:通过设置合适的阈值来选取最显著的直线,代表车道线。
peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(cannyImage, theta, rho, peaks, 'FillGap', 50, 'MinLength', 100);


  1. 绘制车道线:使用line函数将检测到的直线绘制在原始图像上。
imshow(image);
hold on;

for k = 1:length(lines)
    endpoints = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(endpoints(:,1), endpoints(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'r');
end

hold off;


以上是一个基本的车道线识别代码示例。


2.车牌识别

车牌字符识别是一个复杂的任务,涉及到图像处理和模式识别等技术。以下是一个简单的基于 MATLAB 的车牌字符识别代码示例:


  1. 读取图像:使用imread函数读取包含车牌的图像。
image = imread('license_plate.jpg');


  1. 图像预处理:为了增强字符的特征并减少噪音,可以进行图像预处理。这里介绍两个常用的预处理步骤:
  • 灰度化:使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
  • 二值化:使用阈值方法(如Otsu或自适应阈值)将灰度图像转换为二值图像。
grayImage = rgb2gray(image);
binaryImage = imbinarize(grayImage);


  1. 字符分割:根据车牌上字符的几何特征进行字符分割。常见的方法包括基于连通性、投影法或基于神经网络的方法。
% 这里使用一个简单的投影法示例
projection = sum(binaryImage);
segmentationThreshold = max(projection) * 0.5;
segmentationPoints = find(projection > segmentationThreshold);

segmentedCharacters = cell(1, length(segmentationPoints)-1);
for i = 1:length(segmentationPoints)-1
    segmentedCharacters{i} = binaryImage(:, segmentationPoints(i):segmentationPoints(i+1));
end

  1. 字符特征提取:对于每个分割得到的字符图像,提取适当的特征以进行识别。常见的特征包括形状、纹理和统计等。
% 这里使用字符图像的区域面积作为示例特征
characterFeatures = zeros(1, length(segmentedCharacters));
for i = 1:length(segmentedCharacters)
    characterFeatures(i) = sum(segmentedCharacters{i}(:));
end


  1. 字符识别:使用训练好的分类器(如支持向量机、卷积神经网络等)对提取的特征进行分类和识别。
% 这里简单地将每个字符的区域面积与阈值进行比较来判断字符类型
threshold = 1000; % 假设阈值
recognizedCharacters = cell(1, length(characterFeatures));
for i = 1:length(characterFeatures)
    if characterFeatures(i) > threshold
        recognizedCharacters{i} = '字母/数字';
    else
        recognizedCharacters{i} = '符号';
    end
end


  1. 结果展示:将识别结果显示在图像上。
imshow(image);
hold on;

for i = 1:length(segmentationPoints)-1
    x = segmentationPoints(i) + round((segmentationPoints(i+1)-segmentationPoints(i))/2);
    y = size(image, 1) - 10;
    text(x, y, recognizedCharacters{i}, 'Color', 'r', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center');
end

hold off;


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