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先看处理结果# |; N4 N7 L- {8 I
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L. r% ?* P h, h7 Y
' a9 t. D0 ?; z8 N: }/ s) G" Z7 f简单说一下实现思路:, |% M9 Q' d* r' P c& n
& v5 w; B* q- @- O5 R* F( ] s
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。 ! a5 Z; d8 E, g
2 ?- s1 Y8 U2 P, G% v, ^/ E4 j! H- %%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');8 T7 D9 r$ H1 a0 i- |1 z% x
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9 K7 S# |. Y, a, W! ]% b" V+ ^$ M; Y/ A$ q& Q& x) Y
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