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上篇我們輕松實現了車牌定位的預處理，得到的最終預處理圖片如下所示。注意一下，本工程是要求測試的圖片要盡可能是正的，不要斜，如果是斜的圖片，實際處理的過程中要先進行各種校正，至于如何校正不是本文的重點。

得到如上預處理的圖片，如何進行車牌邊界的定位呢？其實很明顯，車牌的邊界應該都是連續和相對連續的橫線或者豎線，所以我們分別對每行或者每列的圖像值為1的點進行求和存儲，最后再對前后行存儲的數據和進行比較，變化大于設定閾值的行或者列就是車牌的邊緣。

在\src\plate_location文件夾下新建horizontal_location.sv文件，完成車牌上下邊界的定位。首先完成每行圖像數據值的疊加（不是0就是1，就是一行所有像素點求和），并保存到數組ram中。

在圖片的最后一行，將前面每行求和的數據從數組ram中一一讀出來。

用ud_edge_flag信號來標示上下邊界，ud_edge_flag==0時，ram前后兩行數據的變化大于閾值THRESHOLD，那就是上邊界（反映在圖片上是下邊界，應用bmp圖像是從下往上）；如果ud_edge_flag==1，ram前后兩行數據的變化大于閾值THRESHOLD，那就是下邊界。

最后對上下邊界進行適當的調整，這個根據實際情況來，一般邊界也不是1行，調整是為了在邊界線的中間位置。

完成上下邊界的定位，那就開始左右邊界的定位，在\src\plate_location文件夾下新建vertical_location.sv文件，思路和求上下邊界基本一致。首先將每列的數據分別相加后存放人數組ram中。

在圖片的最后一行，將前面每=列求和的數據從數組ram中一一讀出來。這兒為了解決圖片稍微傾斜的問題，取相鄰的五列ram數據進行疊加。

用lr_edge_flag信號來標示左右邊界，lr_edge_flag==0時，ram前后多列數據的變化大于閾值THRESHOLD，那就是左邊界；如果lr_edge_flag==1，ram前后多列數據的變化大于閾值THRESHOLD，那就是右邊界。

最后對左右邊界進行適當的調整，這個也是根據實際情況來。

完成車牌上下左右邊界的初步定位，還需要進一步的調整，在\src\plate_location文件夾下新建plate_boarder_adjust.sv模塊，主要完成車牌比例調整，檢測邊界是否有效等功能，并將車牌定位的區域縮到字符的區域，這個模塊成工基本沒有進行太大的改動。

在\src\plate_location文件夾下新建plate_location模塊，完成目前所有模塊的集成，如下所示。

完成車牌和字符邊界的定位，我們要把定位的信息反應在圖片上，也就是在圖片上將車牌的位置標出來，看看對不對，在\src\plate_location文件夾新建location_out.sv模塊，用來將車牌定位和字符定位的信息反應到原圖片上，也就是進行疊加。思路也是非常的簡單，找到要畫線的區域，用固定的顏色標出來即可。

在下一個initial塊中，完成兩幀圖片的保存。

打開img下的output文件夾，可以看到車牌邊界的定位和字符區域的定位。