基于OPENCV的车辆牌照识别系统研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·车牌识别概述	第7-8页
·车牌识别系统的要点和难点	第8-9页
·计算机视觉简介	第9-10页
·课题研究的主要内容	第10-13页
第二章 运动车辆检测技术研究	第13-25页
·运动目标检测和跟踪概述	第13-16页
·运动目标检测	第13-14页
·运动目标跟踪	第14-16页
·图像质心跟踪算法	第16-20页
·传统的二值目标图像质心算法	第16-17页
·街区距离模板跟踪质心算法	第17-19页
·质心迭代跟踪算法	第19-20页
·图像质心跟踪算法的实现	第20-23页
·本章总结	第23-25页
第三章 车牌图像定位	第25-37页
·车辆图像的预处理	第25-27页
·形态学噪声去除	第25-26页
·利用中值滤波进行图像平滑处理	第26页
·对图像进行二值化阈值分割	第26-27页
·常见的定位方法	第27-28页
·图像形态学与纹理特征结合的定位方法	第28-36页
·图像形态学处理	第29-32页
·纹理特征在本文中的应用	第32-36页
·本章总结	第36-37页
第四章 车牌字符分割	第37-47页
·倾斜校正	第37-38页
·车牌的噪声去除	第38-41页
·结合字符特征和垂直投影的字符分割法	第41-45页
·本章总结	第45-47页
第五章 基于神经网络的字符识别	第47-61页
·BP 神经网络简介	第47-53页
·本文中 BP 网络的设计	第53-57页
·BP 神经网络的优化及改进	第57-58页
·BP 网络的训练	第58-59页
·BP 网络的字符识别	第59-61页
第六章 总结及展望	第61-63页
致谢	第63-65页
参考文献	第65-68页