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🔥 内容介绍

车牌识别技术是现代交通管理和安全监控中不可或缺的一部分。随着城市交通的日益繁忙和车辆数量的增加，传统的人工车牌识别方式已经不能满足需求。因此，车牌识别技术得到了广泛的应用和发展。本文将介绍基于模板匹配实现蓝色和绿色车牌识别的相关技术和应用。

一、车牌识别技术的发展

车牌识别技术是一种自动识别技术，通过计算机视觉和模式识别技术，对车牌上的字符进行识别和提取。随着计算机技术和图像处理技术的不断进步，车牌识别技术也得到了长足的发展。目前，车牌识别技术主要有以下几种：

1. 基于颜色分割的车牌识别技术

2. 基于形状分割的车牌识别技术

3. 基于特征提取的车牌识别技术

4. 基于深度学习的车牌识别技术

其中，基于颜色分割的车牌识别技术是应用最广泛的一种技术。该技术通过对车牌颜色进行分割，提取车牌区域，再对车牌字符进行识别和提取。在实际应用中，蓝色和绿色车牌是比较常见的，因此基于模板匹配实现蓝色和绿色车牌识别技术也受到了广泛的关注和应用。

二、基于模板匹配的蓝色和绿色车牌识别技术

基于模板匹配的蓝色和绿色车牌识别技术是一种基于颜色分割的车牌识别技术。该技术通过预先准备好的模板图像，对车牌图像进行匹配，从而实现车牌字符的识别和提取。该技术主要包括以下几个步骤：

1. 车牌图像的预处理：对车牌图像进行灰度化、二值化、噪声去除等预处理操作，以便后续的处理和分析。

2. 车牌区域的提取：通过颜色分割等技术，提取出车牌区域，并对车牌进行矫正和调整，使车牌字符更加清晰。

3. 模板图像的准备：根据蓝色和绿色车牌的特点，准备相应的模板图像，用于后续的匹配操作。

4. 模板匹配：将车牌图像与模板图像进行匹配，找出最匹配的模板图像，从而得到车牌字符的识别结果。

三、蓝色和绿色车牌识别技术的应用

蓝色和绿色车牌识别技术在现代交通管理和安全监控中得到了广泛的应用。在交通管理方面，该技术可以用于车辆违法行为的监控和处理，如超速、逆行、闯红灯等违法行为。在安全监控方面，该技术可以用于车辆的实时监控和追踪，如公路、高速公路、机场等场所的安全管理。

四、总结

基于模板匹配实现蓝色和绿色车牌识别技术是一种基于颜色分割的车牌识别技术，该技术通过预先准备好的模板图像，对车牌图像进行匹配，从而实现车牌字符的识别和提取。该技术在现代交通管理和安全监控中得到了广泛的应用，为城市交通管理和安全监控提供了有力的支持和保障。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function projection = verticalproj(img_input)    [y,x]=size(img_input);    Y_projection=sum(~img_input,2); %往左投影    %找上下边框，从左边开始扫描    Y_yuzhi=mean(Y_projection((fix(y/2)-10):(fix(y/2)+10),1))/1.6; %设定阈值    Y_up=fix(y/2);    while ((Y_projection(Y_up,1)>=Y_yuzhi)&&(Y_up>1)) %找到图片上边界             Y_up=Y_up-1;    end      Y_down=fix(y/2);    while ((Y_projection(Y_down,1)>=Y_yuzhi)&&(Y_down<y)) %找到图片下边界           Y_down=Y_down+1;    end    %第一次切割，割出上下边框    img_input=img_input(Y_up:Y_down,:);    X_projection=sum(~img_input);%往下面投影    %找左右边框    X_threshold=(mean(X_projection)+min(X_projection))/2; %x阈值怎么设置合适    X_left = 1;    while ((X_projection(1,X_left)>=X_threshold)&&(X_left<x))%找到图片左边界             X_left = X_left+1;    end      X_right=size(X_projection,2);    while ((X_projection(1,X_right)>=X_threshold)&&(X_right>1))%找到图片右边界           X_right=X_right-1;    end    %第二次切割，割出左右边框    projection=img_input(:,X_left:X_right);end

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1] 赖特.基于模板匹配及人工神经网络算法的图像识别应用——MATLAB实现机动车牌号码辨识[J].智能建筑与智慧城市, 2017(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1671-9506.2017.11.023.

[2] 赖特.基于模板匹配及人工神经网络算法的图像识别应用——MATLAB实现机动车牌号码辨识[J].智能建筑与智慧城市, 2017(11):45-48.

[3] 张俊峰,尚振宏,刘辉.基于颜色特征与模板匹配的车牌识别系统设计与实现[J].软件导刊, 2018, 17(1):5.DOI:CNKI:SUN:RJDK.0.2018-01-060.

[4] 邓成,王锦谟.基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现[J].太原学院学报:自然科学版, 2023, 41(3):65-69.

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