matlab车型识别系统（课设项目）

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车型识别系统是一种基于计算机视觉技术和机器学习算法的系统，用于识别和分类不同的车辆类型。它可以通过分析车辆的外观特征，如车身形状、车标、车灯等，来判断其属于哪种车型，如轿车、SUV、卡车等。车型识别系统通常由以下几个组成部分构成：1. 图像采集：使用摄像头或其他图像采集设备，对车辆进行拍摄或录像，获取车辆的图像数据。2. 特征提取：对采集到的车辆图像进行处理，提取出与车辆类型相关的特征，例如车身的形状、颜色、车标等。3. 特征匹配：将提取到的特征与预先训练好的车辆类型模型进行匹配，找出最相似的车辆类型。4. 分类与识别：根据匹配结果，将车辆分为不同的类型，并输出识别结果。车型识别系统在交通管理、车辆监控、智能停车等领域具有广泛应用。它可以帮助交通管理部门监控道路上不同车型的分布情况，提前做好交通规划和道路设计。同时，它还可以辅助智能停车系统，对不同车型的车辆进行分类和计费。

clc;%清空变量mainfc;c=imread('streetcar1.jpg');%车子图片streetcar=c;%赋值b=imread('street.jpg');%街景,背景图figure(1);subplot(231);imshow(c);%显示原图title('原图');subplot(232);c=imsubtract(c,b);%相减imshow(c);title('作差图');%将待识别图像与背景图像进行比较，识别出车子，并只留下车子for i=1:600 %从第1到600行 for j=1:800 %从1-800列 if (abs(double(b(i,j,1))-double(streetcar(i,j,1)))>2) %b(i,j,1)表示H通道 ,b(i,j,2)表示 S通道,b(i,j,3)表示V通道 c(i,j,1)=0;%每个通道 的 像素相同,那么变为黑色,否则 为白色 c(i,j,2)=0; c(i,j,3)=0; elseif (abs(double(b(i,j,2))-double(streetcar(i,j,2)))>2) c(i,j,1)=0; c(i,j,2)=0; c(i,j,3)=0; elseif (abs(double(b(i,j,3))-double(streetcar(i,j,3)))>2) c(i,j,1)=0; c(i,j,2)=0; c(i,j,3)=0; else c(i,j,1)=255; c(i,j,2)=255; c(i,j,3)=255; end endend%图像处理，包括灰度化，二值化和腐蚀，去除噪声%c=imcomplement(c)%c=immultiply(a,c);c=rgb2gray(c);%c是 经过上述 hsv通道处理作差后的彩色图象leftcar=dither(c);subplot(233);imshow(leftcar);title('车子轮廓初步定位');leftcar=~leftcar;%取反subplot(234);imshow(leftcar);title('反色处理');leftcar=bwmorph(leftcar,'erode',1);leftcar=~leftcar;%leftcar=bwmorph(leftcar,'erode',5);leftcar=~leftcar;vsumleftcar=sum(leftcar,2);%找到车棚，并得到宽度for i=1:599 if (vsumleftcar(i)<80) & (vsumleftcar(i+1)>80) top=i; break; endendfor i=1:599 if (vsumleftcar(600-i)<80) & (vsumleftcar(599-i)>80) bottom=600-i; break; endendtopvalue=vsumleftcar(bottom-ceil((bottom-top)*4/5));bottomvalue=vsumleftcar(bottom-ceil((bottom-top)*2/5));maxvalue=max(vsumleftcar);percent=topvalue/maxvalue;subplot(235);imshow(~leftcar);title('车子轮廓');h=findobj(gcf,'Tag','text2');%根据判断依据确定车型if (percent>=0.2) & (percent<=0.5) str1=sprintf('小汽车\n\n'); str2=num2str(percent); string=[str1 '高宽比:' str2]; msgbox(string,'温馨提示','none'); returnend