function [d]=main(jpg) I=imread('car3.jpg'); figure(1),imshow(I);title('原图'); I1=rgb2gray(I); figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图'); figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图'); I2=edge(I1,'robert',0.08,'both'); figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测') se=[1;1;1]; I3=imerode(I2,se); figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像'); se=strel('rectangle',[40,40]); I4=imclose(I3,se); figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓'); I5=bwareaopen(I4,2000); figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象'); [y,x,z]=size(I5); myI=double(I5); %begin横向扫描 tic Blue_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if(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1 Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计 end end end [temp 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） PY1=MaxY; while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; end PY2=MaxY; while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2<y)) PY2=PY2+1; end IY=I(PY1:PY2,:,:); %IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分 %end横向扫描 %begin纵向扫描 Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域 for j=1:x for i=PY1:PY2 if(myI(i,j,1)==1) Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1; end end end PX1=1; while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1<x)) PX1=PX1+1; end PX2=x; while ((Blue_x(1,PX2)PX1)) PX2=PX2-1; end %end纵向扫描 PX1=PX1-2;%对车牌区域的校正 PX2=PX2+2; dw=I(PY1:PY2,:,:); t=toc; figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域'); figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')

用matlab来做

可以用matlab来做