Matlab国外车牌识别图像处理与字符分割算法应用

基于 Matlab 的国外车牌识别方案，流程还挺完整的，图像和字符分割都讲到了，适合你想从头搞懂整个流程的时候参考。像是图像预用到了灰度化、二值化，挺基础但实用。定位车牌用了Canny 边缘检测配合形态学，稳定性还不错。后面字符分割也有讲投影、连通域啥的，代码也给了，虽然简单，但蛮有参考价值的。

车牌区域的对比度提升，是靠图像灰度化和二值化搞定的，直接把背景和字符分得更清楚。后面定位阶段用了Canny，识别边缘效果挺干净，配上形态学，能把车牌框得比较准。

字符分割部分走的是投影加连通域，思路比较传统，但够用。如果你不想一上来就用深度学习，这种经典方法还是值得一看。模板匹配+神经网络识别也提到了，能灵活选用。

文末那段Matlab 代码还不错，虽然功能不多，但能跑，适合上手。比如下面这种区域定位的思路就挺典型：

grayImage = rgb2gray(inputImage);
edgeImage = edge(grayImage, 'Canny');
processedImage = imdilate(edgeImage, strel('rectangle', [3,3]));

如果你正在做车牌识别方面的研究或者课程项目，这篇内容蛮适合用来搭框架。还有几个配套文章也可以一块看看：

• 数字图像在车牌识别中的应用及字符分割技术
• MATLAB 车牌识别字符分割
• 图像技术 Canny 边缘检测算法详解

如果你对 AI 方法也感兴趣，可以试试把后面的字符识别替换成深度学习模型来提升准确率，结合这篇传统算法，效果更稳。