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上篇我们轻松实现了车牌定位的预处理，得到的最终预处理图片如下所示。注意一下，本工程是要求测试的图片要尽可能是正的，不要斜，如果是斜的图片，实际处理的过程中要先进行各种校正，至于如何校正不是本文的重点。
得到如上预处理的图片，如何进行车牌边界的定位呢**？其实很明显，车牌的边界应该都是连续和相对连续的横线或者竖线，所以我们分别对每行或者每列的图像值为1的点进行求和存储，最后再对前后行存储的数据和进行比较，变化大于设定阈值的行或者列就是车牌的边缘。**
在\src\plate_location文件夹下新建horizontal_location.sv文件，完成车牌上下边界的定位。首先完成每行图像数据值的叠加（不是0就是1，就是一行所有像素点求和），并保存到数组ram中。
在图片的最后一行，将前面每行求和的数据从数组ram中一一读出来。
用ud_edge_flag信号来标示上下边界，ud_edge_flag==0时，ram前后两行数据的变化大于阈值THRESHOLD，那就是上边界（反映在图片上是下边界，应用bmp图像是从下往上）；如果ud_edge_flag==1，ram前后两行数据的变化大于阈值THRESHOLD，那就是下边界。
最后对上下边界进行适当的调整，这个根据实际情况来，一般边界也不是1行，调整是为了在边界线的中间位置。
完成上下边界的定位，那就开始左右边界的定位，在\src\plate_location文件夹下新建vertical_location.sv文件，思路和求上下边界基本一致。首先将每列的数据分别相加后存放人数组ram中。
在图片的最后一行，将前面每=列求和的数据从数组ram中一一读出来。这儿为了解决图片稍微倾斜的问题，取相邻的五列ram数据进行叠加。
用lr_edge_flag信号来标示左右边界，lr_edge_flag==0时，ram前后多列数据的变化大于阈值THRESHOLD，那就是左边界；如果lr_edge_flag==1，ram前后多列数据的变化大于阈值THRESHOLD，那就是右边界。
最后对左右边界进行适当的调整，这个也是根据实际情况来。
完成车牌上下左右边界的初步定位，还需要进一步的调整，在\src\plate_location文件夹下新建plate_boarder_adjust.sv模块，主要完成车牌比例调整，检测边界是否有效等功能，并将车牌定位的区域缩到字符的区域，这个模块成工基本没有进行太大的改动。
在\src\plate_location文件夹下新建plate_location模块，完成目前所有模块的集成，如下所示。
完成车牌和字符边界的定位，我们要把定位的信息反应在图片上，也就是在图片上将车牌的位置标出来，看看对不对，在\src\plate_location文件夹新建location_out.sv模块，用来将车牌定位和字符定位的信息反应到原图片上，也就是进行叠加。思路也是非常的简单，找到要画线的区域，用固定的颜色标出来即可。
在下一个initial块中，完成两帧图片的保存。
打开img下的output文件夹，可以看到车牌边界的定位和字符区域的定位。
