算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。算法代码只有500行，测试中发现，车牌定位算法的参数受图像分辨率，色偏，车距影响，有的车型识别效果有待提高。

本文实现基于FPGA的铁轨检测算法，首先完成OpenCV程序仿真，然后移植到FPGA构建的硬件系统中，可以成功检测出铁轨所在区域，并在一定条件下进行铁轨智能延长。研究结果表明，检测一幅分辨率为640×480图像，大约需要30 s，如果应用于实时视频流系统中，则硬件平台设计需要进行精简，以提高速度。

使用OPENCV图像处理库，拉伸图像扩大分辨率 代码如下://缩放图像文件#include using namespace std;//隐藏控制台窗口#pragma comment(linker, “/subsystem:\”windows\” /entry:\”mainCRTStartup\””)int main(){ const char *pstrImageName = “airplane.jpg”; const char *pstrSaveImageName = “airplane缩放

针对无扫描激光三维传感器成像分辨率较低、标定精度不高的问题，提出了一种基于双线性插值的低分辨率传感器标定方法。首先运用双线性插值算法，对低分辨率传感器所成图像进行升采样以提高图像分辨率，然后利用基于OpenCV标定算法对其进行标定，最后将标定结果与传统方法标定结果进行分析比较。实验结果表明，该方法能够将低分辨率传感器参数的标定误差缩小近1/2。运用双线性插值算法提高图像分辨率，可以提高对低分辨率传感器的标定精度。