更新时间：11-24 （小胖猫）提供原创文章
摘要：车辆牌照识别系统，在近年来计算机视觉领域的研究课题中占据了重要位置，有着相当良好的应用前景，并且广泛应用于交通信号，违章车辆，道路桥梁检测等领域。
良好的定位和校正方法对车辆牌照能否成功的识别有着很大的影响。摄入车辆的图像中找到车辆的牌照所在位置是车牌定位的主要工作流程，并把车牌从该区域中准确的选取出来，供后续的使用。由于倾斜扭曲很可能会出现在车牌图像中，以及可能存在的污点和磨损，光线干扰和各种噪声的影响，车牌定位的效果很难达到理想状态。原始车牌图像经过提取出来之后通过比较可能会有一定角度的倾斜，不利于后续的车牌图像的鉴别，所以我们需要对车牌图像进行纠正。
本课题便是对OpenCV的车牌定位和校正方法的研究。及针对一定分辨率的图像，在相关距离、倾斜角度范围内的车牌进行定位选取并校正。
关键词：OPenCV，车牌，定位，校正
目录
摘要
ABSTRACT
引言-1
1 绪论-2
1.1 研究背景-2
1.1.1 车牌的定位与校正-2
1.1.2 国内外车牌定位的研究-2
1.1.3 车牌识别技术的应用-3
2 开发工具简介-5
2.1 OpenCV简介-5
2.1.1 总体描述-5
2.1.2 功能与优势-5
2.1.3 编程语言-6
2.1.4 应用领域-6
2.2 Csharp简介-7
2.2.1 Csharp的发展历史-7
2.2.2 Csharp的设计目标-7
2.2.3 Csharp的语言结构-7
3 车牌定位算法概述-9
3.1 图像的预处理-9
3.1.1 灰度变换-9
3.2 图像边缘提取方法-11
3.3 算法处理流程-12
3.4 Canny边缘检测算子简介-13
3.5 Canny算法的步骤-15
3.5.1 降噪-15
3.5.2 寻找图像中的亮度梯度-15
3.5.3 在图像中跟踪边缘-15
3.5.4 参数-16
4 OpenCV实现轮廓查找的方法-17
4.1 轮廓的定义-17
4.2 轮廓的表达方式-17
4.3 轮廓之间的组织方式-17
4.4 轮廓的特性-17
5 总结-21
致谢-24
参考文献-25