本项目采用OpenCV 2.4.9库，专注于车辆牌照的自动识别技术，包括精准定位、倾斜矫正和字符分割。代码详细注释便于理解与二次开发。
车牌识别技术是计算机视觉领域中的一个重要应用，主要应用于交通监控、智能停车场等领域。本项目基于OpenCV2.4.9库实现车牌定位、倾斜校正以及字符分割，旨在为初学者提供一个实用的起点。
在进行车牌定位时，我们的目标是从图像中找到车牌的位置。通常可以利用颜色和边缘检测来完成这一任务。通过使用霍夫变换（Hough Transform），可以在OpenCV中检测直线，因为车牌边缘通常呈现直角形状。此外，在HSV色彩空间下转换图像可以帮助更好地分离出车牌的颜色。
接下来是倾斜校正步骤，由于实际拍摄时车牌可能会有角度偏差，因此需要进行纠正。在OpenCV中使用`getRotationMatrix2D`函数可以计算适当的旋转矩阵，并利用`warpAffine`函数将图像旋转到正确的位置。关键在于确定旋转中心（通常是车牌的几何中心）以及根据实际情况调整旋转参数。
字符分割是另一个重要步骤，即从车牌上分离出单个字符以供后续识别使用。一般会采用连通组件分析来完成这项任务，OpenCV中的`findContours`和`drawContours`函数有助于找到并绘制每个字符的边界框，并通过调节这些边界框的位置与大小单独提取各个字符。
尽管本项目未包含完整的OCR（光学字符识别）实现步骤，但通常会在这一阶段使用诸如Tesseract OCR等开源工具来完成。OpenCV本身也提供了简单的OCR功能。
总结而言，这个项目涵盖了以下关键技术：
1. 颜色和边缘检测：用于初步筛选与定位车牌。
2. 霍夫变换：辅助识别直线特征以帮助定位车牌。
3. 色彩空间转换：优化颜色分割效果。
4. 图像旋转：纠正由于拍摄角度导致的倾斜问题。
5. 连通组件分析：分离和标识字符区域供进一步处理使用。
通过本项目的实践，初学者可以深入了解车牌识别的基本流程和技术细节，并为更复杂的图像处理与机器学习任务奠定基础。
5星
