标示出图像大小 求最大宽度为字符 检测上边 从顶边至第一个峰下降点扫描 从底边至最后一个峰的上升点扫描 找第一个为1的点 程序流程图
(2)线性拟合，计算与x夹角
fresult = fit(xdata',ydata','poly1'); %poly1表示一介拟合 Y = p1*x+p2 p1=fresult.p1;
angle=atan(fresult.p1)*180/pi; %弧度换为度，360/2pi, pi=3.14 (3)旋转车牌图象
subcol = imrotate(subcol1,angle,'bilinear','crop'); %旋转车牌图象 sbw = imrotate(sbw1,angle,'bilinear','crop');%旋转图像
figure,subplot(2,1,1),imshow(subcol);title('车牌灰度子图');%输出车牌旋转后的灰度图像标题显示车牌灰度子图
subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('');%输出车牌旋转后的灰度图像
title(['车牌旋转角: ',num2str(angle),'度'] ,'Color','r');%显示车牌的旋转角度
图2.10.1旋转后的灰度图像和旋转角度
b.旋转车牌后重新计算车牌水平投影，去掉车牌水平边框，获取字符高度: histcol1=sum(sbw); %计算垂直投影
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histrow=sum(sbw'); %计算水平投影
figure,subplot(2,1,1),bar(histcol1);title('垂直投影（旋转后）'); subplot(2,1,2),bar(histrow); title('水平投影（旋转后）');
图2.10.2垂直投影（旋转后）和水平投影（旋转后）
figure,subplot(2,1,1),bar(histrow); title('水平投影（旋转后）'); subplot(2,1,2),imshow(sbw);title('车牌二值子图（旋转后）');
图2.10.3水平投影（旋转后）和车牌二值子图（旋转后）
2.11去水平（上下）边框,获取字符高度:
a.通过以上水平投影、垂直投影分析计算，获得了车牌字符高度、字符顶行与尾行、字符宽度、每个字符的中心位置，为提取分割字符具备了条件。 maxhight=max(markrow2); findc=find(markrow2==maxhight); rowtop=markrow(findc);
rowbot=markrow(findc+1)-markrow1(findc+1);
sbw2=sbw(rowtop:rowbot,:); %子图为(rowbot-rowtop+1)行 maxhight=rowbot-rowtop+1; %字符高度(rowbot-rowtop+1) b.计算车牌垂直投影，去掉车牌垂直边框，获取车牌及字符平均宽度 histcol=sum(sbw2); %计算垂直投影
figure,subplot(2,1,1),bar(histcol);title('垂直投影（去水平边框后）');%输出车牌的垂直投影图像
subplot(2,1,2),imshow(sbw2); %输出垂直投影图像
title(['车牌字符高度： ',int2str(maxhight)],'Color','r');%输出车牌字符高度
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%对垂直投影进行峰谷分析
求垂直投影的平均值 求垂直投影的最小值 取阈值 计算字符上升点 计算谷宽度 计算字符距离 找到字符中心位置
图2.11垂直投影图像和车牌字符高度 程序流程图
c.计算车牌上每个字符中心位置，计算最大字符宽度maxwidth l=0; for k=1:n1
markcol3(k)=markcol(k+1)-markcol1(k+1);%字符下降点
markcol4(k)=markcol3(k)-markcol(k); %字符宽度（上升点至下降点） markcol5(k)=markcol3(k)-double(uint16(markcol4(k)/2));%字符中心位置end
markcol6=diff(markcol5); %字符中心距离（字符中心点至下一个字符中心点） maxs=max(markcol6); %查找最大值，即为第二字符与第三字符中心距离 findmax=find(markcol6==maxs); markcol6(findmax)=0;
maxwidth=max(markcol6);%查找最大值，即为最大字符宽度 d.提取分割字符,并变换为22行*14列标准子图 l=1;
[m2,n2]=size(subcol); figure;
for k=findmax-1:findmax+5
cleft=markcol5(k)-maxwidth/2;
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cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2; if cleft<1 cleft=1; cright=maxwidth; end
if cright>n2 cright=n2; cleft=n2-maxwidth; end
SegGray=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright); SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright);
SegBw2 = imresize(SegBw1,[22 14]); %变换为22行*14列标准子图 subplot(2,n1,l),imshow(SegGray); if l==7
title(['车牌字符宽度： ',int2str(maxwidth)],'Color','r'); end
subplot(2,n1,n1+l),imshow(SegBw2);
fname=strcat('F:\\MATLAB\\work\\sam\\image',int2str(k),'.jpg');%保存子图备选入样本库,并建立样本库
imwrite(SegBw2,fname,'jpg') l=l+1; end
2.12将计算计算获取的字符图像与样本库进行匹配，自动识别出字符代码:
进行车牌识别前需要使用样本对神经网络进行训练，然后使用训练好的网络对车牌进行识别。其具体流程为:使用汉字、字母、字母数字、数字四个样本分别对四个子网络进行训练，得到相应的节点数和权值。对已经定位好的车牌进行图像预处理，逐个的特征提取，然后从相应的文件中读取相应的节点数和权值，把车牌字符分别送入相应的网络进行识别，输出识别结果。
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建立数据库 样本与数据库中图片相减 计算误差 找到误差最小图片 依次识别并识别
程序流程图 图2.12识别的车牌号码
四、设计结果及分析
原始图像: 预处理后：
车牌定位和提取： 字符的分割和识别：
可以看出对于这个车牌，可以准确的识别。
原始图像: 预处理：
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