1.一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：
S1、利用摄像头获取当前水位图像，将图像传输到计算机；
S2、将图像灰度化，提取感兴趣区域ROI；
S3、利用连通区域匹配方法进行水尺定位，从感兴趣区域ROI分割出水尺图像，即水尺一次分割；
S4、检测水尺图像是否存在倾斜，若存在倾斜则利用霍夫变换直线检测算法矫正一次分割后的水尺图像；
S5、利用霍夫变换直线检测算法对矫正的水尺进行二次分割，得到精细的水尺图像；
S6、识别水尺水位线上方第一个数字并计算第一个数字与水位线之间的刻度值，算出水尺水位线刻度值。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述步骤S1中利用星光摄像头获取水尺图像，若在夜间，补光灯会自动开启，对拍摄环境进行补光。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述步骤S2、将图像灰度化，提取感兴趣区域ROI之后还包括：
对感兴趣区域ROI进行高斯滤波。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
S301、通过图像二值化、形态学操作获得感兴趣区域ROI中所有连通区域；
S302、将每个连通区域与水尺分类器匹配，确定水尺所属连通区域；
S303、将水尺所属连通区域分割得到水尺图像。
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述水尺分类器是通过提取大量实际水尺图片样本与非水尺图片样本的方向梯度直方图特征，并通过支持向量机SVM分类得到。
6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
S401、利用霍夫变换直线检测算法获取水尺左右边缘方向上的直线，求解水尺偏离垂直方向的角度β；
S402、对水尺图像进行角度为β仿射变换，实现对水尺的矫正。
7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述求解水尺偏离垂直方向的角度β过程如下：
现场施工保证水尺倾斜角度不超过±15°，将倾斜角度在75°到105°之间的直线角度求和取平均，即为当前水尺角度θ；
通过公式β＝θ-90°求解水尺偏离垂直方向的角度β，其中，β大于零表示水尺左偏，β小于零表示水尺右偏。
8.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：
S601、通过canny边缘检测算法获取水尺图像上的刻度边缘与数字边缘，其中，水尺左半部分，数字区域与“E”区域交替出现，水尺右半部分，白块区域与 区域交替出现；
S602、利用边缘信息得到水尺右半部分各个白块以及 区域的坐标，筛选出水尺低端第一个完整的 区域坐标，第一个完整的 区域坐 标左移水尺宽度的一半得到第一个完整数字区域的坐标，截取数字区域图像到数字分类器匹配，得到该数字图像所属数字；
S603、一个完整的 区域对应实际长度5厘米，数字刻度的单位为分米，令完整的区域在图像中的高为h个像素，令第一个完整数字底端与水尺图像底端距离H个像素，令当前第一个完整数字为N，则当前水位W(单位：厘米)计算公式如下：
9.根据权利要求8所述的一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法，其特征在于，所述数字分类器是通过提取大量实际数字图片样本与非数字图片样本的HOG特征，并通过支持向量机SVM分类得到。