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先看处理结果5 U& x4 @* @2 w# E# q
7 V) V' t: q* q+ M% F/ V, Y& \
, R9 I3 G6 t* |* y: ~" L2 z
! j2 n! d- o! c9 U$ S简单说一下实现思路：( v* K9 d- }) K$ q- _6 d# @
1 O9 ^9 _/ o3 `9 A8 |- X8 E( H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。
" P; Q. O6 k P6 m4 z5 G' a. k1 Z8 ?' ~; F( q1 V$ n
- %%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');3 m L& n4 g6 P
. Y" p& @) A( M& Q6 i' |
. C& z F. Y' D7 J& |& L m& x1 g( w* S9 F( A
* T( q; D' M7 G5 {3 S" f. T
, a n# Y# w7 i; n
/ w1 k; ~( ~0 @: y5 O9 U h
3 Q, x# d% Q( g; T5 ]
; v8 Z$ p6 N6 F0 I6 V2 f
: _6 ` V [5 ?$ z
. T7 h2 @1 _. a4 A- y$ r, y$ T, Q# A, ^$ \* `" u8 K& |
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发表于 2019-10-2 16:00
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