一、项目简介本系统是一个基于MATLAB GUI的车牌识别与停车场管理系统集车牌自动识别、字符分割与识别、车辆入库/出库管理、车位信息查询等功能于一体适用于智能停车场管理场景。系统通过图像处理技术完成车牌定位与识别并结合Excel数据管理实现车辆信息的自动化记录与查询。核心算法流程分为车牌定位、字符分割和字符识别三个阶段。车牌定位阶段将图像转为灰度后采用Canny边缘检测提取边缘通过腐蚀、闭运算和面积过滤去除噪声再结合蓝色像素点在水平和垂直方向的投影统计精确定位车牌区域。字符分割阶段对定位后的车牌图像进行灰度化、二值化及Radon变换倾斜矫正利用垂直投影法将7个字符逐一分割并对汉字区域做特殊处理以优化分割精度。字符识别阶段将分割后的字符归一化为40×20像素与模板库中的标准字符进行逐像素差值匹配选取差值最小的字符作为识别结果分别针对首位汉字、第二位字母及后续字母数字采用不同的模板匹配范围。系统同时集成了基于Excel的车辆管理功能支持入库登记、出库删除、车牌号查询及车位状态实时刷新实现从图像识别到数据管理的完整业务闭环。二、部分源码function pushbutton3_Callback(~, eventdata, handles)global imgI1rgb2gray(img);axes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(I1);function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)global img;I1rgb2gray(img);%subplot(2,3,2),imshow(I1);title(灰度图);%subplot(2,3,3),imhist(I1);title(灰度图直方图);I2edge(I1,canny,[0.2,0.55]);%subplot(2,3,4);imshow(I2);title(canny算子边缘检测)se[1;1;1];I3imerode(I2,se);axes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(I3);function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)global img;I1rgb2gray(img);%subplot(2,3,2),imshow(I1);title(灰度图);%subplot(2,3,3),imhist(I1);title(灰度图直方图);I2edge(I1,canny,[0.2,0.55]);%subplot(2,3,4);imshow(I2);title(canny算子边缘检测)se[1;1;1];I3imerode(I2,se);%subplot(2,3,5);imshow(I3);title(腐蚀后图像);sestrel(rectangle,[30,30]);I4imclose(I3,se);% figure(5),imshow(I4);title(平滑图像的轮廓);I5bwareaopen(I4,3500);axes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(I5);function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)global img;axes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(img);I1rgb2gray(img);%subplot(2,3,2),imshow(I1);title(灰度图);%subplot(2,3,3),imhist(I1);title(灰度图直方图);I2edge(I1,canny,[0.2,0.55]);%subplot(2,3,4);imshow(I2);title(canny算子边缘检测)se[1;1;1];I3imerode(I2,se);%subplot(2,3,5);imshow(I3);title(腐蚀后图像);sestrel(rectangle,[30,30]);I4imclose(I3,se);axes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(I4);function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)global img;axes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(img);I1rgb2gray(img);%subplot(2,3,2),imshow(I1);title(灰度图);%subplot(2,3,3),imhist(I1);title(灰度图直方图);I2edge(I1,canny,[0.2,0.55]);%subplot(2,3,4);imshow(I2);title(canny算子边缘检测)se[1;1;1];I3imerode(I2,se);%subplot(2,3,5);imshow(I3);title(腐蚀后图像);sestrel(rectangle,[30,30]);I4imclose(I3,se);% figure(5),imshow(I4);title(平滑图像的轮廓);I5bwareaopen(I4,3500);%subplot(2,3,6);imshow(I5);title(从对象中移除小对象);[y,x,~]size(I5);myIdouble(I5);%begin横向扫描Blue_yzeros(y,1);for i1:yfor j1:xif(myI(i,j,1)1)%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1Blue_y(i,1) Blue_y(i,1)1;%蓝色像素点统计endendend[~,MaxY]max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值MaxY为该值的索引 在向量中的位置PY1MaxY;while ((Blue_y(PY1,1)50)(PY11))PY1PY1-1;endPY2MaxY;while ((Blue_y(PY2,1)10)(PY2y))PY2PY21;end% IYimg(PY1:PY2,:,:);%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1PY2之间的部分%end横向扫描%begin纵向扫描Blue_xzeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j1:xfor iPY1:PY2if(myI(i,j,1)1)Blue_x(1,j) Blue_x(1,j)1;endendendPX11;while ((Blue_x(1,PX1)3)(PX1x))PX1PX11;endPX2x;while ((Blue_x(1,PX2)3)(PX2PX1))PX2PX2-1;endPX1PX13;% PX2PX2;% PY1PY1-2.5;PY1PY1-2;%end纵向扫% dwimg(PY1:PY2,PX1:PX2,:);img1 img;for iPY1-10:PY1for jPX1:PX2img1(i,j,1) 255;img1(i,j,2) 0;img1(i,j,3) 0;endendfor iPY1:PY2for jPX1-10:PX1img1(i,j,1) 255;img1(i,j,2) 0;img1(i,j,3) 0;endendfor iPY2-10:PY2for jPX1:PX2img1(i,j,1) 255;img1(i,j,2) 0;img1(i,j,3) 0;endendfor iPY1:PY2for jPX2-10:PX2img1(i,j,1) 255;img1(i,j,2) 0;img1(i,j,3) 0;endendaxes(handles.axes1);%axes1是坐标轴的标示% set(handles.axes1,visible,on)imshow(img1);三、运行结果四、总结本文实现了一套完整的车牌识别与停车场管理系统涵盖图像预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、模板匹配识别及Excel数据管理的全流程。系统利用蓝色车牌的颜色特征进行定位采用投影法分割字符通过模板匹配完成OCR识别实现了从车牌图像到结构化数据的自动转换。主要不足在于算法对蓝色车牌依赖性强对新能源绿色车牌或其他颜色车牌适应性差模板匹配方法对字体变化和噪声敏感识别鲁棒性有限Excel作为数据存储方式不适合高并发场景。后续可引入深度学习目标检测如YOLO进行端到端车牌检测与识别并采用数据库替代Excel以支撑更大规模的停车场管理需求。五、代码获取接matlab程序定制和论文设计方向如下图像处理语音识别图像识别目标检测深度学习神经网络强化学习机器学习通信系统信号处理时频分析小波降噪路径规划优化算法智能算法数据处理数学建模文献复现算法复现模型复现等程序包运行成功零基础的可以远程帮你运行赠送安装包。作为初学者遇见不会的问题是非常正常的事情具体代码仿真可通过主页添加 私信博主。