1，识别单独字符的：

思想：

picsize=[20,10];创建一个矩阵，将两个照片整理成大小一致的。

具体就是使用后面的：a=imresize(a,picsize);

fonts='ABCDEFGHNVJXSMQ';建立字符串用于匹配输出(就是识别的功能！)

下面一个for循环，依次匹配。

找到相似程度最大的下标(corr2(),就是用来匹配两个照片的相似程度的！)

[~,k]=max(rs):前面是记录相似的最大数值。后面是记录坐标的！

fonts(k)输出字符串相应位置的数据！

代码：

clc,clear,close all;

a=imread('n.bmp');

picsize=[20,10];

a=imresize(a,picsize);

fonts='ABCDEFGHNVJXSMQ';

for i=1:15

b=imread(strcat('pic\',int2str(i),'.bmp'));

b=imresize(b,picsize);

rs(i)=corr2(a,b);

end

[~,k]=max(rs)

fonts(k)

截图：

2，识别整体车牌的：

思想：

先看看JPG和BMP的区别：【必须要转换为二值图！因为函数定义就是在二值图的基础上的!】

x=getSplitPic(a);分割车牌的函数：(分割为7个部分！)

a=x{m};与a=x(m)的区别：

一个是简要版本的，另外一个是详细一点的：是CELL类型。

要引用里面的数据只要在大括号里写上对应的下标即可，如：B{1}

x(1)：

x{1}：

像strcat(),int2str().类比Python里面的字符拼接就行啦！

代码：

clear,clc,close all;

% a=imread('car.jpg');

a=im2bw(imread('car.jpg'));

x=getSplitPic(a);

keys='0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ京浙苏豫辽陕鲁';

picsize=[20,10];

result='所识别照片的车牌为：';

for m=1:size(x,2)

a=x{m};

a=imresize(a,picsize);

for i=1:43

b=imread(strcat('temp\',int2str(i),'.jpg'));

b=imresize(b,picsize);

rs(i)=corr2(a,b);

end

[~,k]=max(rs);

result=strcat(result,keys(k));

end

result

截图：

OK！

标签：picsize,rs,模式识别,fonts,strcat,笔记,MATLAB,imread,imresize

来源： https://blog.csdn.net/weixin_42859280/article/details/90697182