基于OpenCV和CUDA的车牌识别系统的软件设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪 论 | 第10-14页 |
| ·我国道路交通现状 | 第10页 |
| ·智能交通系统 | 第10-11页 |
| ·车牌识别 | 第11-13页 |
| ·车牌识别的应用 | 第11-12页 |
| ·车牌识别的方法 | 第12-13页 |
| ·论文的结构 | 第13-14页 |
| 第2章 OPENCV 与CUDA 概述 | 第14-22页 |
| ·OPENCV 的介绍 | 第14-16页 |
| ·OpenCV 的特征 | 第14-15页 |
| ·OpenCV 的功能 | 第15页 |
| ·OpenCV 的模块 | 第15-16页 |
| ·CUDA 的介绍 | 第16-21页 |
| ·CUDA 的内核 | 第17页 |
| ·CUDA 的线程层次结构 | 第17-19页 |
| ·CUDA 的存储器层次结构 | 第19页 |
| ·异构编程 | 第19-20页 |
| ·CUDA 的软件栈 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 车牌识别系统的整体设计 | 第22-25页 |
| ·系统框架 | 第22页 |
| ·编程环境 | 第22-23页 |
| ·系统界面 | 第23-24页 |
| ·载入车牌图片 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 车牌图片的预处理 | 第25-34页 |
| ·预处理流程 | 第25页 |
| ·预处理涉及算法的介绍及实现 | 第25-33页 |
| ·车牌图片的权值灰度化 | 第25-28页 |
| ·车牌图片的中值滤波 | 第28-29页 |
| ·车牌图片的线性灰度拉伸 | 第29-33页 |
| ·实验结果 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 车牌定位 | 第34-47页 |
| ·车牌定位流程 | 第34页 |
| ·产生车牌区域涉及算法的介绍及实现 | 第34-43页 |
| ·车牌图片的锐化 | 第34-37页 |
| ·车牌图片的二值化 | 第37-39页 |
| ·车牌图片的膨胀和裁剪 | 第39-43页 |
| ·选择车牌区域的设计及实现 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 车牌识别 | 第47-54页 |
| ·车牌识别流程 | 第47页 |
| ·车牌校正的设计与实现 | 第47-49页 |
| ·字符切割的设计与实现 | 第49-50页 |
| ·字符识别的设计与实现 | 第50-52页 |
| ·实验结果 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第7章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
