基于matlab的蓝色车牌定位与识别---识别

   接着昨天的工作，把最后一部分识别讲完。

     关于字符识别这块，一种最省事的办法是匹配识别，将所得的字符和自己的标准字符库相减，计算所得结果，值最小的即为识别的结果。不过这种方法是在所得字符较为标准的情况，由于众多因素影响，切割出来的字符往往不是标准的，因此识别效果也不好。本次采用的BP神经网络方法，至于像其他的分类器方法，没有尝试，这里就不说了。

     利用神经网络的方法的思路也比较清晰，将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练，然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别，输出识别结果。matlab里面已经集成好神经网络，直接调用即可。

     这里说明一下，考虑到减小输入量，这里把输入的字符划分为八行四列，计算每块的总数，然后把这些数作为样本输入到神经网络。

        字符识别部分代码：

for i=1:136
    ii=int2str(i);
    fname=strcat('D:\1_2学习\图像处理\车牌识别\matlab_car_plate-recognization\char_result\character_test\cha&num\',ii,'.bmp');
     image=imread(fname);
     change_image=catch2chi2character(image);
      P(:,i)=change_image;
 end
T = [eye(34) eye(34) eye(34) eye(34)];
alphabet = P;
targets = T;

[R,Q] = size(alphabet);
[S2,Q] = size(targets);
S1=20;%20 purelin  tansig
net = newff(minmax(alphabet),[S1,S2],{ 'purelin' 'purelin' },'trainscg','learngdm');%trainscg  traingdx
 net.inputWeights{1,1}.initFcn ='randnr';
net.layerWeights{2,1}.initFcn ='randnr';
net.performFcn = 'sse';         
net.trainParam.goal = 0.1;    
net.trainParam.show = 20;      
net.trainParam.epochs = 10000;  
net.trainParam.mc = 0.95;   
net.trainparam.lr=0.015;%0.01 %设置学习速率
P = alphabet;
T = targets;
[net,tr] = train(net,P,T);%训练好的神经网络

  函数catch2chi2character：

function  lett=catch2chi2character(I1)
%% 训练样本前期处理
%  bw_7050=imresize(I1,[32 16],'nearest');%将图片统一划为50*25大小
[m n]=size(I1);
bw_7050=I1;
% figure,imshow(I1);
histrow=sum(bw_7050');  %计算水平投影
histcol=sum(bw_7050);  %计算竖直投影
 for i=1:m
     if(histrow(i)>0)
         row_x=i;
         break;
     end
 end
 for i=1:n
     if(histcol(i)>0)
         col_x=i;
         break;
     end
 end
 for i=n:-1:1
     if(histcol(i)>0)
         col_y=i;
         break;
     end
 end
  for i=m:-1:1
     if(histrow(i)>0)
         row_y=i;
         break;
     end
  end
 picture(:,:)=bw_7050(row_x:row_y,col_x:col_y);
 bw_7050=imresize(picture,[32 16],'nearest');%将图片统一划为50*25大小
%  figure,imshow(bw_7050)

for cnt=1:8%粗网格特征作为输入矢量
    for cnt2=1:4
        Atemp=sum(bw_7050((cnt*4-3:cnt*4),(cnt2*4-3:cnt2*4)));  %获取字符的统计特征
        lett((cnt-1)*4+cnt2)=sum(Atemp);
    end
end
  ma=max(max(lett));
  mi=min(min(lett));
  lett=(lett-mi)/(ma);
   
histrow=sum(bw_7050');  %计算水平投影
histcol=sum(bw_7050);  %计算竖直投影
 
lett=lett';
end

  字符识别：

 for i=2:7
    ii=int2str(i);
    fname=strcat('D:\1_2学习\图像处理\车牌识别\matlab_car_plate-recognization\char_result\',ii,'.bmp');
     image=imread(fname);
      [size_x size_y]=size(image);
       max_num=max(max(image));
    min_num=min(min(image))-1;
    for ix=1:size_x
        for ij=1:size_y
            if image(ix,ij)>min_num+(max_num-min_num)/10
                image(ix,ij)=255;
            else
                  image(ix,ij)=0;
            end
        end
    end 
%     I2 = bwmorph(image,'remove'); %提取边缘
%      image_main = bwmorph(I2,'skel',Inf); %骨架化
%   figure,imshow(image)
     change_image=catch2chi2character(image);
      Ptest(:,i-1)=change_image;
 end
 [a,b]=max(sim(net,Ptest));
  disp(b);
liccode=char(['A':'H' 'J':'N' 'P':'Z' '0':'9']);  %建立自动识别字符代码表  
 for i=1:6
  str(i)=liccode(b(i));
 end

     汉字识别和字符差不多，这里就不贴上去了。。

     总结一下：采用这种方式，基本上字符都可以识别出来。考虑到样本采集、数字处理过程中对字符的影响，像字符O和D，一定情况下无法识别。这也是程序所存在的问题，即没有对相似的字符进行区分。。汉字也存在这种情况，左右结构的也没有考虑。因此想做到完整还有好多工作要做。。

   这个是简单的GUI结果图：

                               

    总结一下：

        1.获取的车牌规格要统一，否则很难把握好车牌定位这块。

        2.切割字符关键在于让程序确定在车牌的位置，这样切割起来就比较方便了。不足的地方在于从定位到切割这块要耗费一点时间，感觉是自己程序太过复杂?不知道有没比较简单的思路没。

        3.字符识别想要做的好，工作还是比较多的。这次神经网络训练过程中参数设置很重要，土办法是去试，不知道有没有科学点的办法。。

        4.算是对这段时间来的一个总结，里面涉及到的内容还是很多的，多看看模式识别方面的知识。

        结束。。2015-5-11