1.車道線識別
當(dāng)使用霍夫變換進(jìn)行車道線識別時(shí)，可以按照以下步驟來編寫 MATLAB 代碼：
- 讀入圖像：使用
imread函數(shù)讀取包含車道線的圖像。
image = imread('lane_image.jpg');
- 圖像預(yù)處理：為了減少噪音和突出車道線，可以對圖像進(jìn)行預(yù)處理。通常，可以采用以下步驟：
- 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像：使用
rgb2gray函數(shù)將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 - 應(yīng)用高斯濾波：使用
imgaussfilt函數(shù)對灰度圖像進(jìn)行高斯平滑處理。 
grayImage = rgb2gray(image);
filteredImage = imgaussfilt(grayImage, 3);
- 邊緣檢測：使用Canny邊緣檢測算法來檢測圖像中的邊緣。
cannyImage = edge(filteredImage, 'Canny');
- 霍夫變換：使用
hough函數(shù)進(jìn)行霍夫變換，并獲取直線參數(shù)。
[H, theta, rho] = hough(cannyImage);
- 獲取車道線：通過設(shè)置合適的閾值來選取最顯著的直線，代表車道線。
peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(cannyImage, theta, rho, peaks, 'FillGap', 50, 'MinLength', 100);
- 繪制車道線：使用
line函數(shù)將檢測到的直線繪制在原始圖像上。
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;
以上是一個(gè)基本的車道線識別代碼示例。
2.車牌識別
車牌字符識別是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，涉及到圖像處理和模式識別等技術(shù)。以下是一個(gè)簡單的基于 MATLAB 的車牌字符識別代碼示例：
- 讀取圖像：使用
imread函數(shù)讀取包含車牌的圖像。
image = imread('license_plate.jpg');
- 圖像預(yù)處理：為了增強(qiáng)字符的特征并減少噪音，可以進(jìn)行圖像預(yù)處理。這里介紹兩個(gè)常用的預(yù)處理步驟：
- 灰度化：使用
rgb2gray函數(shù)將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 - 二值化：使用閾值方法（如Otsu或自適應(yīng)閾值）將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。
grayImage = rgb2gray(image);
binaryImage = imbinarize(grayImage);
- 字符分割：根據(jù)車牌上字符的幾何特征進(jìn)行字符分割。常見的方法包括基于連通性、投影法或基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。
% 這里使用一個(gè)簡單的投影法示例
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
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-511063.html
- 字符特征提?。簩τ诿總€(gè)分割得到的字符圖像，提取適當(dāng)?shù)奶卣饕赃M(jìn)行識別。常見的特征包括形狀、紋理和統(tǒng)計(jì)等。
% 這里使用字符圖像的區(qū)域面積作為示例特征
characterFeatures = zeros(1, length(segmentedCharacters));
for i = 1:length(segmentedCharacters)
characterFeatures(i) = sum(segmentedCharacters{i}(:));
end
- 字符識別：使用訓(xùn)練好的分類器（如支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）對提取的特征進(jìn)行分類和識別。
% 這里簡單地將每個(gè)字符的區(qū)域面積與閾值進(jìn)行比較來判斷字符類型
threshold = 1000; % 假設(shè)閾值
recognizedCharacters = cell(1, length(characterFeatures));
for i = 1:length(characterFeatures)
if characterFeatures(i) > threshold
recognizedCharacters{i} = '字母/數(shù)字';
else
recognizedCharacters{i} = '符號';
end
end
- 結(jié)果展示：將識別結(jié)果顯示在圖像上。
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;
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-511063.html
到了這里，關(guān)于霍夫變換車道線識別-車牌字符識別代碼（matlab仿真與圖像處理系列第5期）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
