• 圖像種物體匹配定位
  灰度圖 = 紅/藍通道（原圖）
  去噪圖 = 中值濾波（灰度圖）
  輪廓矩陣 = 去噪圖.二值圖(閉運算)

• 1車牌提取過程：
  1.1獲取，定位，分割，字符識別

• 2定位提取
  2.1灰度化
  2.2Candy邊緣檢測
  2.3形態(tài)學（膨脹腐蝕）處理
  2.4輪廓處理
  2.5自適應二值化處理

• 3提取的分割
  3.1像素值判斷
  3.2確認字符位置

定位
·顏色分割，紋理分割，邊緣檢測分割，數學形態(tài)法的分割

字符分割
——分割算法：直接分割，基于識別基礎上的分割，自適應分割線類聚法
提取
——灰度化，Candy邊緣檢測，形態(tài)學（膨脹腐蝕）處理，輪廓處理，自適應二值化處理，字符提取分割

灰度化

Mat grayImage; cvtColor(image, grayImage, CV_RGB2GRAY); imshow(“test”, grayImage);

Candy邊緣檢測，算字，方向性質，邊緣強度，邊緣強度方向強度；抗噪聲，弱邊緣

(1)去噪

像素雜訊無影響的模糊圖blurred = 卷積（原始數據，高斯Mask）

(2)梯度的振幅和方向 = 一階偏導的有限差（像素雜訊無影響模糊圖blurred）

(3)梯度幅值1 = 非極大值抑制（梯度幅值）