第五章 采用SVM和神经网络的车牌识别（流程图及详细解释）

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/11659915】

一、整个程序的流程图：

二、车牌定位中分割流程图：

关于代码两个if(r<1)的详解：

参考：RotatedRect和CvBox2D。CvBox2D结构如下:(重点是angle的注释)

三、车牌识别中字符分割流程图：

预处理字符：对字符的预处理重要，因为我们将使用三个特征（水平方向的直方图，垂直方向的直方图和图像的区域的部分像素）作为一个整的特征矢量。

第一步我们通过仿射变换warpAffine图像进行平移。

如果高度大于宽度，如下图：

情况二类似。

在预处理中，如果我们只是简单的对图像的大小进行归一化，如在文章中，归一化为20*20。那么我们将看到如下图所示的情况。左图是使用了仿射变换后再resize，右图之间使用了resize（特征丢失了）。而且我们检测后字符会全是0。