一、理论基础

车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是从图像中自动识别出车辆的车牌信息。基于模板匹配的车牌识别算法是一种常见的方法，其基本思想是将车牌字符和预先设计好的模板进行匹配，从而识别出车牌号码和字母。

该算法的核心是模板匹配，其数学公式为：

$$
S(x,y)=\sum_{i,j}(T(i,j)-I(x+i,y+j))^2
$$

其中，T(i,j)表示模板中的像素值，I(x+i,y+j)表示待匹配图像中的像素值，S(x,y)表示模板匹配的得分。

模板匹配的过程可以通过滑动模板的方式完成，具体过程如下：

对于输入的车牌图像，将其转换为灰度图像，并进行二值化处理，得到一个二值图像。

对于每个字符模板，计算其在二值图像中的匹配得分，得到一个得分图像。

对于每个字符模板，找到匹配得分最高的位置，即为该字符出现的位置。

对于所有字符模板，按照从左到右的顺序，组合成车牌号码。

下面是基于模板匹配的车牌识别算法的具体实现过程：

预处理
首先，对于输入的车牌图像，需要进行一些预处理操作，包括灰度化、二值化和去噪等。这些操作可以通过常见的图像处理算法实现，例如灰度化可以使用下面的公式：

$$
I_{gray}=0.299\times R+0.587\times G+0.114\times B
$$

其中，R、G和B分别表示红、绿、蓝三个通道的像素值。

二值化可以使用阈值法实现，去噪可以使用中值滤波等方法实现。

模板设计
接下来，需要设计字符模板，以便进行模板匹配。对于车牌号码中的每个字符，可以手动设计一个模板，或者使用机器学习等技术进行自动学习和生成。

模板设计的关键是要保证模板与实际字符的形状和大小尽可能地相似，同时还要考虑到字符的变形和噪声等因素。在实际应用中，通常需要设计多个模板，以覆盖不同的字符样式和光照条件。

模板匹配
接下来，对于每个字符模板，需要在二值图像中进行模板匹配，以得到一个得分图像。具体过程如下：

（1）将字符模板进行灰度化和二值化处理，得到一个二值模板。

（2）对于二值图像中的每个像素，以该像素为中心，将二值模板覆盖在二值图像上，计算二者的差异，得到一个得分。得分越小，表示匹配度越高。

（3）将得分存储在得分图像中，得分图像的大小与二值图像相同。

字符定位
对于每个字符模板，可以在得分图像中找到得分最小的位置，即为该字符在车牌图像中的位置。由于车牌号码中的字符是按照从左到右的顺序排列的，因此可以根据字符模板的顺序，依次找到每个字符的位置，从而得到整个车牌号码。

具体过程如下：

（1）对于每个字符模板，找到得分图像中得分最小的位置，即为该字符在车牌图像中的位置。

（2）根据字符模板的顺序，依次找到每个字符的位置，将其存储在一个列表中。

（3）根据字符位置列表，可以得到整个车牌号码。如果某个字符的位置无法找到，可以使用默认值进行填充，例如使用“X”表示该位置未识别到字符。

输出结果
最后，根据得到的车牌号码，可以输出识别结果。在实际应用中，可能还需要进行后续处理，例如校验车牌号码是否合法等。基于模板匹配的车牌识别算法是一种常见的车牌识别方法，其核心是模板匹配。通过设计字符模板，可以实现对车牌号码中字符的识别。该算法的优点是实现简单、速度快，但其缺点是对字符变形和噪声等因素较为敏感，识别精度可能受到影响。在实际应用中，基于模板匹配的车牌识别算法可以和其他车牌识别算法结合使用，以提高识别精度和鲁棒性。同时，还可以通过机器学习等技术对字符模板进行自动学习和优化，从而进一步提高识别精度。

二、核心程序

%=====================读入图片================================
[fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片');
I=imread([pn fn]);figure,imshow(I);title('原始图像');%显示原始图像
chepailujing=[pn fn]
I_bai=I;
[PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I);% I=rgb2hsv(I);
% [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_tiqu(I,I_bai);%用HSI模型识别蓝色，用rgb模型识别白色
%================分割车牌区域=================================%===============车牌区域根据面积二次修正======================
[PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1);
%==============更新图片=============================
Plate=I_bai(PY1:PY2,PX1:PX2,:);%使用caitu_tiqu
%==============考虑用腐蚀解决蓝色车问题=============
bw=Plate;figure,imshow(bw);title('车牌图像');%hsv彩图提取图像
%==============这里要根据图像的倾斜度进行选择这里选择的图片20090425686.jpg
bw=rgb2gray(bw);figure,imshow(bw);title('灰度图像');
%================倾斜校正======================
qingxiejiao=rando_bianhuan(bw)
bw=imrotate(bw,qingxiejiao,'bilinear','crop');figure,imshow(bw);title('倾斜校正');%取值为负值向右旋转
%==============================================
bw=im2bw(bw,graythresh(bw));%figure,imshow(bw);
bw=bwmorph(bw,'hbreak',inf);%figure,imshow(bw);
bw=bwmorph(bw,'spur',inf);%figure,imshow(bw);title('擦除之前');
bw=bwmorph(bw,'open',5);%figure,imshow(bw);title('闭合运算');
bw = bwareaopen(bw, threshold);figure,imshow(bw);title('擦除');
%==================加入进度条================================
% h=waitbar(0,'程序运行中，请稍等......')
% for i=1:10000
%     waitbar(i/5000,h)
% end
% close(h);
%wavplay(wavread('程序运行中.wav'),22000);
%==========================================================
bw=~bw;figure,imshow(bw);title('擦除反色');
%=============对图像进一步裁剪，保证边框贴近字体===========
bw=touying(bw);figure;imshow(bw);title('Y方向处理');
bw=~bw;
bw = bwareaopen(bw, threshold);
bw=~bw;%figure,imshow(bw);title('二次擦除');
[y,x]=size(bw);%对长宽重新赋值
%=================文字分割=================================
fenge=shuzifenge(bw,qingxiejiao)
[m,k]=size(fenge);
%=================显示分割图像结果=========================
figure;
for s=1:2:k-1subplot(1,k/2,(s+1)/2);imshow(bw( 1:y,fenge(s):fenge(s+1)));
end
%================ 给七张图片定位===============桂AV6388
han_zi  =bw( 1:y,fenge(1):fenge(2));
zi_mu   =bw( 1:y,fenge(3):fenge(4));
zm_sz_1 =bw( 1:y,fenge(5):fenge(6));
zm_sz_2 =bw( 1:y,fenge(7):fenge(8));
shuzi_1 =bw( 1:y,fenge(9):fenge(10));
shuzi_2 =bw( 1:y,fenge(11):fenge(12));
shuzi_3 =bw( 1:y,fenge(13):fenge(14));
%==========================识别====================================
%======================把修正数据读入==============================
xiuzhenghanzi =   imresize(han_zi, [110 55],'bilinear');
xiuzhengzimu  =   imresize(zi_mu,  [110 55],'bilinear');
xiuzhengzm_sz_1=  imresize(zm_sz_1,[110 55],'bilinear');
xiuzhengzm_sz_2 = imresize(zm_sz_2,[110 55],'bilinear');
xiuzhengshuzi_1 = imresize(shuzi_1,[110 55],'bilinear');
xiuzhengshuzi_2 = imresize(shuzi_2,[110 55],'bilinear');
xiuzhengshuzi_3 = imresize(shuzi_3,[110 55],'bilinear');
%============ 把0-9 , A-Z以及省份简称的数据存储方便访问====================
hanzishengfen=duquhanzi(imread('cpgui.bmp'),imread('cpguizhou.bmp'),imread('cpjing.bmp'),imread('cpsu.bmp'),imread('cpyue.bmp'));
%因数字和字母比例不同。这里要修改
shuzizimu=duquszzm(imread('0.bmp'),imread('1.bmp'),imread('2.bmp'),imread('3.bmp'),imread('4.bmp'),...imread('5.bmp'),imread('6.bmp'),imread('7.bmp'),imread('8.bmp'),imread('9.bmp'),...imread('10.bmp'),imread('11.bmp'),imread('12.bmp'),imread('13.bmp'),imread('14.bmp'),...imread('15.bmp'),imread('16.bmp'),imread('17.bmp'),imread('18.bmp'),imread('19.bmp'),...imread('20.bmp'),imread('21.bmp'),imread('22.bmp'),imread('23.bmp'),imread('24.bmp'),...imread('25.bmp'),imread('26.bmp'),imread('27.bmp'),imread('28.bmp'),imread('29.bmp'),...imread('30.bmp'),imread('31.bmp'),imread('32.bmp'),imread('33.bmp'));
zimu  = duquzimu(imread('10.bmp'),imread('11.bmp'),imread('12.bmp'),imread('13.bmp'),imread('14.bmp'),...imread('15.bmp'),imread('16.bmp'),imread('17.bmp'),imread('18.bmp'),imread('19.bmp'),...imread('20.bmp'),imread('21.bmp'),imread('22.bmp'),imread('23.bmp'),imread('24.bmp'),...imread('25.bmp'),imread('26.bmp'),imread('27.bmp'),imread('28.bmp'),imread('29.bmp'),...imread('30.bmp'),imread('31.bmp'),imread('32.bmp'),imread('33.bmp'));
shuzi = duqushuzi(imread('0.bmp'),imread('1.bmp'),imread('2.bmp'),imread('3.bmp'),imread('4.bmp'),...imread('5.bmp'),imread('6.bmp'),imread('7.bmp'),imread('8.bmp'),imread('9.bmp'));
%============================识别结果================================
i=1;%shibiezm_sz该函数识别数字有问题
jieguohanzi  = shibiehanzi(hanzishengfen,xiuzhenghanzi);shibiejieguo(1,i) =jieguohanzi;  i=i+1;
jieguozimu   = shibiezimu(zimu,xiuzhengzimu);           shibiejieguo(1,i) =jieguozimu;   i=i+1;
jieguozm_sz_1= shibiezm_sz(shuzizimu,xiuzhengzm_sz_1);  shibiejieguo(1,i) =jieguozm_sz_1;i=i+1;
jieguozm_sz_2= shibiezm_sz(shuzizimu,xiuzhengzm_sz_2);  shibiejieguo(1,i) =jieguozm_sz_2;i=i+1;
jieguoshuzi_1= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_1);      shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_1;i=i+1;
jieguoshuzi_2= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_2);      shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_2;i=i+1;
jieguoshuzi_3= shibieshuzi(shuzi,xiuzhengshuzi_3);      shibiejieguo(1,i) =jieguoshuzi_3;i=i+1;
%==========================对话框显示显示=============================================
shibiejieguo
msgbox(shibiejieguo,'识别结果');
%=====================导出文本==================
fid=fopen('Data.xls','a+');
fprintf(fid,'%s\r\n',shibiejieguo,datestr(now));
fclose(fid);
% %===================读出声音===================
% duchushengyin(shibiejieguo);
%================读取计时==========================
t=toc
%=======================================
up2139

三、仿真结论

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