基于OpenCV的机动车牌照识别系统
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 系统实现的软件平台 | 第10-11页 |
| 1.4 课题研究内容和结构安排 | 第11页 |
| 1.4.1 课题研究的主要内容 | 第11页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第11页 |
| 1.5 本章总结 | 第11-12页 |
| 第二章 车牌检测与定位算法 | 第12-38页 |
| 2.1 概述 | 第12-13页 |
| 2.2 常见的车牌检测与定位技术 | 第13-14页 |
| 2.3 车牌检测与定位流程 | 第14-19页 |
| 2.4 车牌分割 | 第19-31页 |
| 2.4.1 车牌图像预处理 | 第19-21页 |
| 2.4.2 索贝尔（Sobel）算子边缘检测 | 第21-23页 |
| 2.4.3 图像二值化 | 第23-25页 |
| 2.4.4 形态学操作 | 第25-26页 |
| 2.4.5 车牌轮廓提取 | 第26-28页 |
| 2.4.6 漫水填充算法 | 第28-29页 |
| 2.4.7 车牌倾斜校正 | 第29-31页 |
| 2.5 车牌分类 | 第31-37页 |
| 2.5.1 支持向量机（SVM） | 第31-33页 |
| 2.5.2 训练车牌分类器 | 第33-37页 |
| 2.6 本章总结 | 第37-38页 |
| 第三章 车牌识别算法 | 第38-49页 |
| 3.1 概述 | 第38页 |
| 3.2 车牌字符特点 | 第38-39页 |
| 3.3 车牌字符分割 | 第39-42页 |
| 3.3.1 常见字符分割算法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 字符分割流程 | 第40-42页 |
| 3.4 车牌字符识别 | 第42-48页 |
| 3.4.1 特征提取 | 第43-44页 |
| 3.4.2 人工神经网络（ANN） | 第44-47页 |
| 3.4.3 车牌字符识别结果 | 第47-48页 |
| 3.5 本章总结 | 第48-49页 |
| 第四章 车牌识别系统的设计 | 第49-53页 |
| 4.1 车牌识别系统的构成 | 第49-50页 |
| 4.2 实验设计及结果分析 | 第50-52页 |
| 4.3 本章总结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文总结 | 第53页 |
| 5.2 前景展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
