Power8为大数据而生:IBM"开放"有多大？

【车牌识别MATLAB实现】 车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，主要涉及到图像处理、模式识别和机器学习等技术。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据分析工具，也常被用来进行车牌识别系统的开发。本资源提供了基于MATLAB的车牌识别程序源代码，对于学习和研究具有很高的参考价值。 一、图像预处理 在车牌识别过程中，首先需要对原始图像进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除和边缘检测等步骤。MATLAB中的`imread`函数用于读取图像，`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像，`imbinarize`函数可以实现二值化，`bwareaopen`和`imfill`则分别用于去除小噪声点和填充孔洞，`edge`函数用于检测图像边缘。 二、车牌定位 定位车牌是识别的第一步，通常采用模板匹配或特征检测方法。在MATLAB中，`templateMatch`函数可用于模板匹配，而`regionprops`函数可以计算图像区域的特性，如面积、周长和形状，帮助筛选出可能的车牌区域。 三、字符分割 定位到车牌后，需要进一步将车牌上的每个字符分割出来。这一步可以通过连通组件分析或者投影法实现。MATLAB的`bwlabel`和`regionprops`可以用于连通组件分析，`improfile`函数可以生成图像的水平或垂直投影，帮助确定字符边界。 四、字符识别 字符识别通常采用OCR（光学字符识别）技术。在MATLAB中，可以训练SVM（支持向量机）或者神经网络模型来识别字符。需要收集大量的字符样本，然后利用`svmtrain`或`patternnet`进行训练，最后用`svmclassify`或`predict`进行预测。 五、识别结果优化 识别结果可能包含误识别，需要进行后处理优化。这可以通过比较候选字符的相似度、上下文信息或使用动态规划等算法来提高识别精度。 六、案例与实践 提供的源程序包含了实际的运行示例，这对于初学者来说非常有益。通过阅读和理解代码，可以加深对车牌识别流程的理解，同时也能掌握MATLAB在图像处理和模式识别方面的应用技巧。 总结，MATLAB的车牌识别系统是一个综合运用了图像处理、模式识别和机器学习技术的项目。这个资源可以帮助学习者从实践中理解和掌握这些关键技术，并且通过不断调整和优化，提升自己的算法设计和编程能力。对于有志于在智能交通、图像处理等领域深入学习的人来说，这是一个很好的起点。