基于图像处理的车牌识别定位算法研究

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boundary = B{k}; % 计算边界周长

delta_sq = diff(boundary).^2; perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2))); area = stats(k).Area; % 计算匹配度

metric = 27*area/perimeter^2; % 要显示的匹配度字串

metric_string = sprintf('%2.2f',metric); if metric >= 0.9 && metric <= 1.1 centroid = stats(k).Centroid; plot(centroid(1),centroid(2),'ko'); goalboundary = boundary; s = min(goalboundary, [], 1); e = max(goalboundary, [], 1);

goal = imcrop(I4,[s(2) s(1) e(2)-s(2) e(1)-s(1)]); end

% 显示匹配度字串

text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,... metric_string,'Color','g',... 'FontSize',14,'FontWeight','bold'); end goal = ~goal; goal(256,256) = 0; figure; imshow(goal); w = imread('P.bmp'); w = ~w;

C=real(ifft2(fft2(goal).*fft2(rot90(w,2),256,256))); thresh = 240;

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figure;

imshow(C > thresh);

参考文献

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