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PlateLocate 类：
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这个类主要是用于实现车牌定位的功能，还兼顾一些对车牌图片进行处理的功能。如生活模式与工业模式切换，定位车牌图像，车牌图像旋转微调等。
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setLifemode(boolean islifemode)函数：用于切换生活模式与工业模式，只有一个布尔型的参数islifemode，setLifemode（）函数没有返回值，根据参数islifemode的值来调整图片处理时的参数，如果为真，则设置各项参数为定位生活场景照片（如百度图片）的参数，否则恢复默认值。
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plateLocate(Mat src)函数：用于定位车牌图像，仅有一个Mat类型的参数src，函数返回值是Vector<Mat>（Mat 类型的一个数组）。vector 是一种数据结构,确切的说是一个类.它相当于一个动态的数组,当程序员无法知道自己需要的数组的规模多大时,用其来解决问题可以达到最大节约空间的目的。vector存入Mat的矩阵是按列存储，Mat的类型将隐式转化为vector的类型。
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函数对读取的图片进行一系列的处理，对多个车牌图片处理的结果仅会保留最后一个车牌图片的临时图片。图片处理流程：高斯模糊 -> 图像进行灰度化 -> 对图像进行Sobel 运算，得到图像的一阶水平方向导数 -> 对图像进行二值化 -> 使用闭操作,对图像进行闭操作以后，车牌区域被连接成一个矩形装的区域 -> 调用findContours（）求出图中所有的轮廓 -> 对轮廓求最小外接矩形，然后验证，不满足条件的淘汰 -> 旋转，将某些倾斜的车牌调整正 -> 如果抓取的方块旋转超过m_angle角度，则不是车牌，放弃处理 -> 最后返回处理好的车牌图片。
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verifySizes(RotatedRect mr)函数：用纵横比对minAreaRect获得的图片进行判断是不是最小外接矩形，函数是布尔类型的，返回true或者false。
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showResultMat（）函数：对图片进行旋转处理，并显示最终生成的车牌图像，用于判断是否成功进行了旋转，最后返回处理后的图片。
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PlateJudge 类：
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该类用于车牌判断，用SVM方法识别车牌。
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loadSVM(String path)函数：用于加载模型文件xml，字符串参数传入文件路径。
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PlateJudge()函数：调用loadSVM（）函数进行加载模型文件xml的操作。
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plateJudge(final Mat inMat)函数：用于对单幅图像进行SVM判断。调用getFeatures回调函数, 用于从车牌的image生成svm的训练特征features，然后和样本库对比，正样本返回0，负样本返回1。
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plateJudge(Vector<Mat> inVec, Vector<Mat> resultVec)函数：用于对多幅图像进行SVM判断。
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PlateDetect类：
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该类用于车牌检测识别，分两个步骤： 1、车牌定位 2、车牌判断，整合PlateLocate 类和PlateJudge 类两个类进行识别操作。
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plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec)函数：通过调用PlateLocate 类和PlateJudge 类的函数进行车牌检测识别，先车牌定位然后进行车牌判断，根据操作的结果返回不同的数值。
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