车牌倾斜矫正python 车牌有点斜怎么办

     在车牌识别系统中， 车牌字符能够正确分割的前提是车牌图像能够水平，以至于水平投影和垂直投影能够正常进行。如果车牌倾斜没有矫正，那么水平投影和垂直投影，甚至铆钉都无法正常处理。所以，当车辆信息中获取车牌的第一步，应该是检查倾斜角度，做倾斜矫正。

1、倾斜角度检测： 霍夫变换

2、倾斜矫正： 图像旋转

1、提取车牌整体图片数据， 根据第一步结果，提取出，车牌在辆大体位置信息。

关于车牌定位，我使用两部，第一步粗略定位，然后做一些预处理，比如倾斜矫正，然后第二部才是精确定位，只提取车牌的位置信息图像

2、利用HSV颜色空间转换，获取车牌背景蓝色区域位置，获取车牌粗略信息图像后，由于车牌背景颜色与周围颜色有很明显的区别，这里采用HSV颜色过滤的方法，过滤绿色背景图像

3、水平膨胀， 水平膨胀的目的，是为了边缘检测，只要求检测边缘，尽量除去字符信息，也可以降低hough变换的运算量

4、水平差分运算，相当于 边缘检测，经过上面的处理后，才进行边缘检测

5、这个时候就可以利用hough变换检测直线了。

由于hough变换运算量十分大，所以，尽量减少图像中的白点，来降低计算量

下图的红线，就是检测出来的角度，为177度

6、利用旋转算法，旋转刚才粗略提取的车牌位置，尽管旋转后的车牌有些锯齿，但是已经能够保证水平，就可以使用水平投影和垂直投影了

这是旋转后的车牌，有些锯齿出现，由于图像分辨率较低，就没有用差值运算。

7、精确提取车牌

8、正常分割字符

9、识别结果

由于正弦余弦运算，计算量比较大，这里进行一部分优化，就是正弦余弦计算用数组代替。

生成正弦，余弦数组的的代码如下

1. #include <stdio.h>  
2. #include <stdlib.h>  
3. #include <string.h>  
4. #include <math.h>  
5.   
6. int main(void)  
7. {  
8. char buf[20];  
9. int i;  
10. float p;  
11. float k;  
12. FILE *fcos;  
13. FILE *fsin;  
14.       
15. ".\\cos.txt", "wb");  
16. ".\\sin.txt", "wb");  
17.       
18. if(fcos == NULL || fsin == NULL)  
19.     {  
20. "open error\n");  
21.         exit(-1);  
22.     }  
23.   
24.   
25.     i = 0;  
26.   
27. for(i = 0; i <= 180; i++)  
28.     {  
29.         k = 3.1415926 * i / 180.0;  
30.         p = cos(k);  
31.           
32.                   
33. if((i%16 == 0))  
34. "\n",strlen("\n"),1,fcos);  
35.           
36. "%f, ", p);  
37.         fwrite(buf,strlen(buf),1,fcos);  
38.   
39.     }  
40.   
41. for(i = 0; i <= 180; i++)  
42.     {  
43.         k = 3.1415926 * i / 180.0;  
44.         p = sin(k);  
45.           
46.                   
47. if((i%16 == 0))  
48. "\n",strlen("\n"),1,fsin);  
49.           
50. "%f, ", p);  
51.         fwrite(buf,strlen(buf),1,fsin);  
52.   
53.     }  
54.     fclose(fcos);  
55.     fclose(fsin);  
56. return 0;  
57. }