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先看处理结果2 R* D( ~4 `3 l; e! v9 {
7 S5 R7 n; B% ?; S5 V
2 n D# Z) _$ j# i9 { y5 m/ J3 q; j( y9 c1 V# L1 K
简单说一下实现思路：: o: v$ I+ L& t3 U1 L, N" y
' p( [& y% F" a读取图片，转灰度，计算灰度直方图，估算阈值（这里的阈值计算很重要，经过阈值算法，选取一个最恰当的阈值），之后二值化。显示图像即可。后面阈值的计算补更。 7 Z ^0 m1 X) P: H
* o4 t% q2 R3 q7 m- %%车牌
- clear all
- clc
- PS=imread('chepai.png');
- subplot(1,2,1);
- imshow(PS)
- title('原图')
- p=rgb2gray(PS);
- subplot(1,2,2)
- imshow(p)
- title('原灰度图')
- [m,n]=size(p);
- GP=zeros(1,256);
- for k=0:255
- GP(k+1)=length(find(p==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP，这里的find函数寻找
- %与0-255相等的个数，然后通过length函数返回一个数，再除以
- %总的像素点个数，就是第0个灰度数据出现的次数，放入第一个
- %里面
- end
- figure
- subplot(1,2,1);
- bar(0:255,GP,'g')
- xlabel('灰度值')
- ylabel(' 出现概率')
- title('原灰度直方图')
- max_index=[];
- for i=3:length(GP)-2
- if((GP(i)>=GP(i+1))&(GP(i)>=GP(i-1)))&((GP(i+1)>=GP(i+2))&(GP(i-1)>=GP(i-2)))
- max_index(end+1)=i-1;%数组的扩展，有n个元素，那么第n+1个用来存放数据i-1（因为是从0开始的，所以-1）
- end
- end
- possible=GP(max_index);
- [max_value,index]=max(possible);%前者存值，后者放位置
- TT=max_index(index)-2;%取出数据
- [m,n]=size(p);
- R=zeros(m,n);
- for i=1:m
- for j=1:n
- if p(i,j)<TT
- R(i,j)=256;
- else R(i,j)=0;
- end
- end
- end
- subplot(1,2,2);
- imshow(R);
- title('二值图');0 U) A, s5 r7 x% i
6 Z; |( c/ L( |7 C) H, a8 x! `. z1 z8 s7 Q1 i# Z4 v: O
5 J$ m# I- e0 H# A1 J
7 r' G2 a% z; k, X5 G2 F0 l7 R, q% K6 [
& W k5 Q7 J7 d1 g
. Y5 w7 U8 r) L' ?* H; `! ?* Y$ X
5 |1 Y4 }- X' {: [; K! r& ~+ J: m4 \7 E; n% c" g
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- a# S& M/ Q) s |
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发表于 2019-10-2 16:00
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