从整体上来讲，就是车牌的一个检测，我仅仅做了数字的检测部分。
首先第一个是基本理论，其实百度车牌识别的话，能收集到很多的方法，具体是怎么一个过程，具体的我不多说。大概就是，定位车牌，首先滤波后，进行边缘检测，边缘为长方形的，比例差不多的那个就是车牌。然后进行分割，矫正，最后才到了数字的检测。
第二个是前期的matlab验证。网上的主要方法是，让数字竖向投影到一条直线上，也就是说，分割后的数字，竖向相加。还有一个是横向投影到一条直线上，就是数字的横向相加。无论哪种方法，最主要的目的是把数字按照自己的数据特性分离开。 方法如下图。
模式识别的最大要点，就是找到每个要检测的物体的差别特性。如果检测数字的时候，竖向投影，和横向投影，我用它的这两个特性依然检测不出数字是几的话，可能就要考虑斜向，或者连续点弯曲位置。用最大差异的特征去识别的话，效果就更好。
我做的模型，或者说模拟检测的时候，只用了2个维度，就是竖向相加和横向相加。
这张图是竖向相加的结果。从1到0顺序。随便选的字体。
这张图是横向相加的结果。从1到0顺序。随便选的字体。
按照这两组matlab的分析图，能看出，两个维度差异比较大，基本可以检测出是什么数字了。可是如果有噪声的影响下，同一个数字能分离开吗？？
从图上来看6和9和8,0和8差异并不是很大。在受到多大干扰的情况就检测不出来了呢？？？
这个是数据1到5的差异图。
这样图是这么来的，在不同的情况下，用了不同的数据样本（没有人为加扰，字体相同）。然后同样做竖向和横向相加，然后看看这些样本的差别。
当然其他的干扰测试还需要很多。6和9,8和0，他们能承受多大的误差。这张图的0，和有干扰图的0，之间的差异性。最后才能决定用什么检测方法。
前面这些都是matlab分析过程，其实要写最终的matlab验证程序的，我发现我偷懒了，没有写，就直接verilog开始写程序了。
最后的检测方案。
横向比较，允许偏差一个数字80个像素点的偏差（当然图的大小有差异，这个数据自然会有）。竖向比较，偏差60吧。如果没有找到，就把最前面的点（竖向相加，最第一个数据点）和最后一个点，去掉，在匹配。如果还没检测出来，把整个数据加10像素点，在匹配。下一步整体减少10个像素点，在匹配。如果检测不出来，报错。
FPGA实现：
parameter idle_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001;
parameter clear_memory_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010;
parameter receive_image_fifo_full = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100;
parameter receive_imagel9_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000;
parameter receive_imageh9_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000;
parameter selet_vertical_start = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000;
parameter vertical_add_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000;
parameter vertical_sum_save = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000;
parameter find_edge_read_start = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000;
parameter save_data_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000;
parameter competer_edge_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000;
parameter save_edge_value_state1 = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000;
parameter save_edge_value_state2 = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000;
parameter selet_horizontal_start = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000;
parameter horizontal_add_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000;
parameter horizontal_sum_save = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000;
parameter read_save_data50_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter test_save_data50_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter read_rom_data_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter example_data_read_out = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter data_compare_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter data_abs_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter shift_1time_register = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter num_big_two_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter test_counter_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter judge_code_test = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter read_ramh_data0 = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter read_ramh_data1 = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter left_shift_one = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter data_compare_two = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter data_abs_two = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter num_big_two_two = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter test_counter_two = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter data_compare_three = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter set_send_state_add = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter USB_send_emtry_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter USB_send_l9_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter USB_send_h9_state = 64'b0000_0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter data_abs_three = 64'b0000_0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter num_big_two_three = 64'b0000_0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter test_counter_three = 64'b0000_0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter image_num_time = 64'b0000_0000_0000_0010_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter save_one_cycle = 64'b0000_0000_0000_0100_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter shift_1time_three = 64'b0000_0000_0000_1000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
parameter shift_1time_two = 64'b0000_0000_0001_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000_0000;
这个是我最后需要用的状态机数量。大概描述一下，状态机运行的顺序。
receive_imageh9_state状态前，都是在接收数字的图像，
好像一个一个状态解释，太多了。
大概顺序是这样的，1，接收到一个图像，5个数字。
2，分离，主要是2个数之间，有段没有数据，所以这个就是标志线。
3，竖向相加，求和。
4，第一次，进行比对。读rom，进行对比，对比如何误差过大，就进入下个数据，如果全没有，进入下个状态。
5，横向相加，求和。
6，第二次，进行比对。
7，看是什么数。如果没有回到第4部分。去掉头和尾，在比对。
8，最后就是整个竖向的和，都减10，和加10.在比对。
9，输出结果。
结果嘛。如果是相对标准的还好。只要换一种字体，就没法检测出来了。所以，如果需要实际用的话，还要有很多的改进，只能说大体思想和大体结构是这样的。
本人能力有限，但是我努力做到，奉献我的技术，希望你们快速成长，希望中国的技术可以腾飞。
如果有好的想法，有些挑战性的话，可以给我留言，有兴趣我也会去学一下的。