【图像识别】基于卷积神经网络CNN实现车牌识别matlab源码
文章介绍
基于卷积神经网络（CNN）的车牌识别是一种利用深度学习技术来自动识别和提取车牌号码的方法。通过使用CNN，可以有效地处理车牌图像中的复杂特征，并实现准确的车牌号码识别。
CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的深度学习模型。它的设计灵感来源于生物学中对动物视觉系统的研究。CNN具有一系列的卷积层、池化层和全连接层，可以自动从输入图像中学习和提取特征。这些特征可以用于图像分类、对象检测和分割等任务。
基本步骤
在车牌识别中，CNN的设计通常包括以下几个关键步骤：
- 数据收集和准备：收集大量的带有车牌的图像数据，并进行标注（即标记每个图像对应的车牌号码）。这些数据将用于CNN的训练和评估。
- 模型构建：根据车牌识别的任务需求，设计合适的CNN模型结构。典型的CNN架构包括多个卷积层和池化层，用于提取图像的特征，以及全连接层用于分类预测。
- 数据预处理：对收集到的车牌图像进行预处理，如调整图像大小、灰度化、二值化等。预处理有助于减少噪声和图像变化对识别性能的影响。
- 模型训练：使用准备好的数据集对CNN模型进行训练。训练的过程中，通过反向传播算法和优化器来更新模型的权重和偏置，以最小化预测结果与真实标签之间的差距。
- 模型评估和调优：使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估，并根据评估结果进行模型的调优。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
- 字符分割：对输入的车牌图像进行字符分割，将车牌中的字符分离出来。常用的技术包括边缘检测、连通区域分析等。
- 字符识别：对分割后的字符图像进行预处理，并使用训练好的CNN模型进行字符识别。模型的输出结果可以映射到对应的字符或类别。
- 车牌号码重构：将识别出的字符按照顺序组合起来，形成完整的车牌号码。
基于CNN的车牌识别方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够处理复杂的车牌图像，包括不同的字体、背景、光照条件等。然而，模型的性能和鲁棒性仍然受到数据质量、模型设计和训练参数等因素的影响，因此需要充分的数据集和良好的模型设计来实现较好的识别结果。
代码示例
% 载入训练好的模型权重
net = importKerasNetwork('license_plate_model.h5');
% 车牌字符类别
characters = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M',
'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'];
% 车牌号码识别函数
function license_plate = recognize_license_plate(image)
% 图像预处理
gray = rgb2gray(image);
binary = imbinarize(gray, 'adaptive');
% 车牌字符分割
contours = bwboundaries(binary, 'noholes');
plate_characters = [];
for k = 1:length(contours)
boundary = contours{k};
x = boundary(:, 2);
y = boundary(:, 1);
stats = regionprops(x, 'BoundingBox');
boundingBox = stats.BoundingBox;
aspectRatio = boundingBox(4) / boundingBox(3);
if aspectRatio > 2.5 && aspectRatio < 5.5
plate_img = imcrop(binary, boundingBox);
plate_img = imresize(plate_img, [40, 100]);
plate_img = plate_img / 255.0;
% 字符识别
result = classify(net, plate_img);
plate_characters = [plate_characters, characters(result)];
end
end
license_plate = char(plate_characters);
end
% 载入测试图片
image = imread('test_image.jpg');
% 执行车牌识别
license_plate = recognize_license_plate(image);
% 显示结果
disp(['License Plate: ', license_plate]);
imshow(image);
注意，上述代码示例中使用了一个预训练的Keras模型，该模型用于识别车牌上的字符。需要将模型文件名 license_plate_model.h5 替换为你的模型文件名，并根据你的数据集和模型结构进行相应的修改。
此外，代码还包括了对输入图片的预处理步骤，包括将图像转换为灰度、二值化和字符分割等操作。然后，通过字符识别的步骤，将识别出的字符组合成车牌号码。
请确保已安装深度学习工具箱以及相应的支持包，并将测试图片 test_image.jpg 替换为你要识别的车牌图片。
图像生成
参考资料
以下是一些关于基于卷积神经网络（CNN）实现车牌识别的参考资料，你可以参考它们以获取更详细的信息和代码示例：
1.“Vehicle License Plate Recognition System Based on CNN” by Zhang Zhenpeng, Wang Yunhong, and Wang Zhongfu. (https://ieeexplore.ieee.org/document/8013163) - 这篇论文详细介绍了基于CNN的车牌识别系统的设计和实现，并提供了具体的算法和实验结果。
2.“Vehicle License Plate Recognition Using Deep Convolutional Neural Networks” by Y. Zhu et al. (https://ieeexplore.ieee.org/document/7837419) - 该论文提出了一个基于深度卷积神经网络的车牌识别方法，并通过实验验证了其准确性和鲁棒性。
3.“Vehicle License Plate Recognition Using CNN and SVM” by D. Balyan et al. (https://ieeexplore.ieee.org/document/8484774) - 这篇论文介绍了一个基于CNN和支持向量机（SVM）的车牌识别系统，其中CNN用于字符分割和特征提取，SVM用于字符分类。
4.“License Plate Recognition Using Deep Neural Networks” by S. Sultana et al. (https://ieeexplore.ieee.org/document/8336099) - 该论文提出了一个基于深度神经网络的车牌识别方法，包括车牌检测、字符分割和字符识别等步骤。
5.“License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios” by S. S. Kruthiventi et al. (https://ieeexplore.ieee.org/document/7410533) - 这篇论文介绍了一个在非受限场景下进行车牌检测和识别的方法，其中使用了CNN进行车牌检测和字符识别。