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上篇我们完成了车牌字符分割定位的预处理，本篇就完成车牌字符的分割。

车牌字符的上下边界比较容易定位，其实在30课的图像字符定位中基本完成了字符上下区域的定位，这儿进一步进行精细的定位。在车牌字符以外的区域，图像数据全是0，在有字符的区域，相邻图像数据开始有0和1的变化，我们假设一行图像数据中有threshold次相邻图像数据的变化，如果第一次达到这个要求，那这一行就是字符的上边界，如果最后一次达到这个要求，那这一行就是字符的下边界。

在\src\char_segmentation文件夹下新建char_horizontal_location.sv文件，完成字符上下边界的定位。boarder_flag信号用来判断上下边界，当boarder_flag==0且jump_cnt达到threshold，那这一行就是上边界，如果boarder_flag==1且jump_cnt达到threshold，那这一行就是下边界，当然下边界会一直更新，到最后一行我们把最后更新的那行当成下边界。

车牌的字符有7个加一个点，左右边界就是把这八个区域分割开。看图片，把八个字符分开还是挺容易的，字符直接都是空白的区域，我们可以将每列的数据相加求和，最后对相邻两列的数据进行比对和判断，如果上一列是0，这一列不是0，那这一列就是一个字符的左边界；如果上一列不是0，这一列是0，那这一列就是一个字符的右边界。同时要盘点一个字符左右边界的宽度，如果宽度太小也可以是误判，比如“川”“沪”“皖”等左右结构的字。

在\src\char_segmentation文件夹下新建char_vertical_location.sv文件，如下用组合逻辑实时计算字符的宽度和左右边界。

如下完成一幅图像每列数据的求和，并在最后一行时候就求和的结果从数组中读出来。

如下实现了一个字符左右边界的判断和记录，需要注意的就是一些特殊的字符和第二字符点的判断。

新建一个char_sgm_out.sv，用来实现将每个字符的区域在图片上显示出来。

在\src\char_segmentation文件夹下新建char_segmentation.sv，例化车牌字符分割相关的模块。如下所示。

在top文件中例化plate_location模块和char_segmentation模块。

在tb_image_sim文件中，完成图片的绘制。

双击sim文件夹下的top_tb.bat文件，完成系统的自动化仿真。

最后打开img文件夹下的output文件夹，可以看到分割的图片。

并不是所有的图片的字符都能识别并正确的分割，如下的一幅图片，由于底部的信号没有完全消除，导致字符1左边多识别了一个字符，从而将第一个字符“京”挤出来存储的数组。

卷大多数图片还是能正确分割的，如下所示。