一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验

通过矩阵变换，实现二维图像在给定角度下的旋转。-By matrix transformation, achieve the rotationa of a two-dimensional image in a given angle .

使用双线性插值的图像旋转，和本站的其余旋转不同，我的旋转不会使图像缺角，好处就是旋转后他的傅里叶变换的频域图也旋转同样的角度，同样可以用来处理矩阵，来做滤波器，我在做方向滤波器，有兴趣要的可以m我。-Using bilinear interpolation, image rotation, and the rest of the rotation is the rotation does not make the image Cutaway, the advantage is that the

使用opencv，首先提取两幅图像的surf特征点，然后匹配，求单应矩阵，然后分解得到旋转角度。保证可用，走过路过不要错过。-Using opencv, first extracting feature points of the two images of the surf, and then matching, seeking homography, then decomposition rotation. Guarantee is available, do not miss passin