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先看处理结果; e: u" i6 G" N- }5 h3 Z
: }0 C0 u; E, D9 G8 o. a; o4 }
3 X7 _* x) E) J* ?; j! f: i8 `4 G
简单说一下实现思路：
' Z/ {) P! e9 k- W3 l: _5 ?& C9 z3 G, ?. R
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。 8 [3 q1 Y- a7 _. ]. l
8 r1 ~+ a& B6 K1 V1 I- s% t1 y
- %%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');
% E- J [8 k6 O6 C# F: H+ Z1 ~" k
+ G+ h y2 M# r# d: I1 t- w
; \6 {) `1 A+ [4 N- T! U E" F
' p0 a% o7 {$ b' @/ G1 h+ W. O
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$ u% x3 y0 b! b* a+ ]( a' k# C7 ` ]( [
- d h& [/ u, A8 R0 G/ N
% T6 o/ n4 J$ O1 ?, Q& U
6 z3 |, E8 p" C7 H- \! S0 _% ]( z! C/ K" W) t7 ]0 J# z
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发表于 2019-10-2 16:00
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