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用连通域分析方法对字符分割(matlab源程序)

⽤连通域分析⽅法对字符分割（matlab源程序）

⽂献：

《复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割⽅法》:

1.先搜索标记⼆值图像的所有连通域

2.根据连通域的形状和进邻连接等特征筛选，合并连通域。对于⽂档⽽⾔，连通域应该符合⼀定的⾼度，宽度以及相互间的⽐例。可以通过某种⽅法进⾏度量（根据⽂档特征），进⾏区域筛选合并。⽂中通过寻波⾕位置进⾏定位，接着以已有的车牌进⾏匹配。

《⼀种低质量的字符分割⽅法》

主流⽅法：基于投影+先验规则/滤波分析⽆法分析倾斜，污损情况

连通区域分析对字符粘连，断裂情况不佳

机器学习⽅法 HMM与上述两种⽅法结合

⾃适应形态学

连通区域⽂章⽅法：需要先验知识，和车牌的特征对车牌进⾏精确分割。特点：是两级的分割⽅法预分割和精细分割

实验：

⽤连通区域分析的⽅法对字符图像进⾏处理，⾸先⼆值化后，对图像开运算，去除细⼩的噪声，然后对图像中⼋领域⽅式连接的连通域进⾏标记，计算连通区域的框线特征，包括左上顶点坐标，长宽，依照这些数据对图像进⾏分割。除了i，j对字母的分割效果还是不错的。

源程序：

clear all;clc;close all;

[fn pn fi]=uigetfile('*.*','choose a picture');

接线排Img=imread([pn fn]);

[~,~,c]=size(Img);

if c==1

f2= ~im2bw(Img,graythresh(Img));

人造脂肪

else

Img=rgb2gray(imread([pn fn]));

f2= ~im2bw(Img,graythresh(Img));

end

f=f2;

f=bwareaopen(f,50);

% figure(3);imshow(f);

str=strel('square',2);

% f=imclose(f,str);

% str=strel('line',5,0);

f=imdilate(f,str);

figure(3);imshow(f);

[L,num] = bwlabel(f,8);%标注⼆进制图像中已连接的部分

Feastats = regionprops(L,'basic');%计算图像区域的特征尺⼨

pbs配方Area=[Feastats.Area];%区域⾯积

Area=[Feastats.Area];%区域⾯积

b=[Feastats.BoundingBox];%[x y width height]字符的⼤⼩

sub=cell(1,num);%存储分割后的图像

figure(1);

%===============分割过程==============%

for i=1:num

a=floor(b((i-1)*4+2));%b中字符的特性是按4个⼀组放的，前两个为左上顶点坐标，后两个为长宽。 if a==0

a=1;

end

e=b((i-1)*4+4);

d=floor(b((i-1)*4+1));

if d==0

d=1;

end

干燥炉g=b((i-1)*4+3);

sub{1,i}=f2(a:a+e,d:d+g);

subplot(1,num,i);imshow(sub{1,i});

end

plc学习机

figure(2),imshow(f)

hold on

for k=1:num

[r,c]=find(L==k);

rbar=mean(r);

cbar=mean(c);

plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);

plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');

end

同的投影算法⽐较，连通域对数字的分割效果更好。

本文发布于:2024-09-22 19:36:35，感谢您对本站的认可！

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标签：图像分割字符车牌特征

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