基于OpenCV的车牌自动识别系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 车牌识别相关产品的研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 车牌识别相关算法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究目标 | 第10页 |
| 1.4 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 车牌定位 | 第12-28页 |
| 2.1 基于颜色特征和投影信息的车牌定位算法 | 第12-13页 |
| 2.2 预处理 | 第13-16页 |
| 2.2.1 颜色空间转换 | 第14页 |
| 2.2.2 车牌底色区域判断 | 第14-15页 |
| 2.2.3 形态学闭运算 | 第15-16页 |
| 2.3 定位车牌备选区域 | 第16-18页 |
| 2.3.1 行定位 | 第16-18页 |
| 2.3.2 列定位 | 第18页 |
| 2.4 初步定位车牌区域 | 第18-20页 |
| 2.5 倾斜校正 | 第20-26页 |
| 2.5.1 水平校正 | 第22-24页 |
| 2.5.2 垂直校正 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 字符分割 | 第28-36页 |
| 3.1 我国汽车车牌字符的特点 | 第28-29页 |
| 3.2 基于垂直投影特征的字符分割 | 第29-34页 |
| 3.2.1 确定非汉字字符候选左右分割边界 | 第30-31页 |
| 3.2.2 定位非汉字字符的左右分割边界 | 第31-33页 |
| 3.2.3 确定汉字字符的左右分割边界 | 第33页 |
| 3.2.4 字符归一化 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 字符识别 | 第36-42页 |
| 4.1 我国车牌字符集特点 | 第36-37页 |
| 4.2 字符特征提取 | 第37-38页 |
| 4.3 建立字符特征库 | 第38-39页 |
| 4.4 基于字符特征匹配的字符识别 | 第39-41页 |
| 4.4.1 汉字特征向量距离度量 | 第39-40页 |
| 4.4.2 数字和字母特征向量距离度量 | 第40页 |
| 4.4.3 车牌中字符识别过程 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 车牌自动识别系统的设计与实现 | 第42-52页 |
| 5.1 开发环境 | 第42页 |
| 5.2 基于OpenCV的车牌自动识别系统设计 | 第42-44页 |
| 5.3 基于OpenCV的车牌自动识别系统实现 | 第44-48页 |
| 5.4 实验 | 第48-51页 |
| 5.4.1 实验结果评价指标 | 第48页 |
| 5.4.2 实验测试数据库 | 第48页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第52页 |
| 6.2 问题与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
