车牌定位识别系统，matlab程序运行时总是出现：求大神帮忙看看程序
??? function [d]=main('jpg')
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Error: Function definitions are not permitted in this context.
程序如下：
function [d]=main(jpg)
I=imread('car.jpg');
figure(1),imshow(I);title('原图');
I1=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像
figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');
figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');
I2=edge(I1,'robert',0.08,'both'); %高斯滤波器,方差为0.08
figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')
se=[1;1;1];
I3=imerode(I2,se); %图像的腐蚀
figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');
se=strel('rectangle',[40,40]); %构造结构元素，以长方形构造一个se
I4=imclose(I3,se); %对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。
figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');
I5=bwareaopen(I4,2000); %从二进制图像中移除所有少于p像素的连接的组件（对象），产生另一个二进制图像
figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');
[y,x,z]=size(I5); %返回I5各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中
myI=double(I5); %换成双精度数值
%begin横向扫描
tic %计算tic与toc之间程序的运行时间
Blue_y=zeros(y,1); %产生y*1的全0矩阵
for i=1:y
for j=1:x
if(myI(i,j,1)==1)
%如果myI(i,j,1)即myI图像中坐标为(i,j)的点为蓝色
%则Blue_y的相应行的元素white_y(i,1)值加1
Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计
end
end
end
[temp MaxY]=max(Blue_y);%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（ 在向量中的位置）
PY1=MaxY;
while ((Blue_y(PY1,1)>=120)&&(PY1>1))
PY1=PY1-1;
end
PY2=MaxY;
while ((Blue_y(PY2,1)>=40)&&(PY2<y))
PY2=PY2+1;
end
IY=I(PY1:PY2,:,:);
%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分
%end横向扫描
%begin纵向扫描
具体程序见http://wenku.baidu.com/view/9aeea0cd8bd63186bcebbc31.html这篇文章的后面的程序目录。谢谢了
你的函数输入变量不能那样直接写“jpg”,需要读取一个jpg文件而已，我做了一下修改
function [d]=main()
[filename,pathname]=uigetfile('*.jpg','请选择*.jpg数据文件');
if pathname==0
error('错误，请选择有效jpg文件')
end
I=imread(filename);
%%%%%%%%%%
由于我没有edge函数m文件，结果只能是一个灰度直方图
1、定位部分 [temp MaxY]=max(white_y); %temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置），也就是说temp为车牌矩阵每一列求和的最大值，即车牌x方向最多像素的地方，（姑且叫他像素中线）那么
while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; 就可以确实车牌上边缘，同理
while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y)) PY2=PY2+1;确定下边缘 。为什么是大于5呢，刚才已经知道是车牌x方向所有列的和，也就是宽，车牌单个字符，那么范围为0-128px，如果值越大，则上下边缘就像素中线就近了，那么车牌车牌横向就短了嘛
，同理。while ((Blue_y(1,PX1)<3)&&(PX1<x)) PX1=PX1+1;
为什么是3呢。，车牌单个字符的，值确定，那么车牌车牌纵向区域就窄了
解释：由于定位是采用“像素中线”的方法，所以确定上下边缘的时候，采用的阈值不确定行，比如宽度的尺寸大概可以理解成0-128px，高度尺寸大概可以理解成0-255px，所以建议改成重庆大学田建国的投影（车牌采集的时候2.5米采集，定位率应该有50%）。投影定位地址：