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［8］冯国进，顾国华，郑瑞红．基于自适应投影方法的快速车牌定位［Ｊ］．红外与激光工程，2003，32(3)：258－287，308．
［9］布拉德斯基，克勒．学习Open CV［Ｍ］．北京：清华大学出版社，2009．
［10］梁玮，罗剑锋，贾云得，等．一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法［Ｊ］．北京理工大学学报，2003，23(1)：91－94，99．
主要设计方法或技术路线：
1.收集要用到的图片和资料
2.利用Open CV软件对采集的图片进行处理
3.编写程序实现对车牌的识别
完成本课题应具备的环境（软件、硬件）：
（一）大量文献资料、计算机
（二）能够采集图片的摄影机或现有图片
（三）计算机Visual C++和Open CV软件等
各阶段任务安排：
第一阶段：
主要研究内容：
随着社会的发展，科技的飞进，人们对生活的要求越来越高，很多方面能不用人的尽量使用自控系统。在交通监督方面，以前总是通过人工监控，这样存在着许多漏洞，让一些人经常钻空子。现在，大多数都是通过摄像取证来监督，但还是能让人钻空子，为了解决这一问题，车牌识别便诞生了。
通过摄像头采集一张图片，然后利用Visual C++，在OpenCV计算机视觉库的基础上，对车辆进行图像获取，图像处理，最终得到车牌号码。具体步骤如下：
［11］冈萨雷斯．数字图像处理［Ｍ］．北京：电子工业出版社2007：420－454．
［12］张玉姣，史忠科．一种新的车牌识别预处理方法［Ｊ］．西北工业大学学报，2002(1)：83－86．
指导教师意见：
指导教师签名:
通过书籍、资料文献及网络查阅等方法完成收集论文资料和在老师的指导下为数据处理初步构思，开始《开题报告》的撰写。时间：2014年06月15-2014年06月30日
第二阶段：
提交《开题报告》，并在老师的指导下修改后打印成稿。时间：2014年06月30日-2014年07月15日。
第三阶段：
开始论文撰写。每月月底将论文的进展情况向老师进行汇报。时间：2014年8月到2015年1月
（4）字符分割：要识别已经定位到的车牌字符，首先要进行字符分割，得到单个字符，再进行字符识别。
（5）字符识别：采用模板匹配的方法对字符进行识别，最后得到车牌号。
应达到的技术指标或要求：
本文首先学习Visual C++和Open CV软件，其次利用Open CV软件对采集到的图片进行一系列处理，最后是利用Visual C++软件编写程序对车牌进行识别并且得到识别的结果图片。
贵州师范学院本科毕业设计任务书
毕业设计题目
基于OpenCV的车牌识别技术研究与实现
作者姓名
所属院、专业、年级
物电学院、电子信息科学与技术、2010级
指导教师姓名、职称
预计字数
8000
开题日期
2014.6.26
选题的目的和意义
车牌识别系统是智能交通系统中一个非常重要的方向，己经越来越受到人们的重视。它具有良好的实际应用价值，通过对车牌识别的研究，掌握其基本的原理和实现方法，会给人类提供更好的服务，节约很多人力资源和经济投入。目前很多领域需要更加完善的车牌识别系统，例如，公路治安卡口、开放式收费站、车载移动查车、违章记录系统、门禁管理、停车场管理等。如果这种技术研究成功，将会给我们的经济领域、商业领域带来的效益。
（1）图像获取：利用OpenCV 库函数可以对摄像机进行操作的特性，从摄像机中获取图片。
（2）图像预处理：从利用OpenCV 库函数获取到的图像是彩色图像，如果直接用彩色图像计算量会很大，很难达到实时、快速识别的目的。在实际应用中，通常将将彩色图像转换为灰度图像
（3）车牌定位：预处理完的车牌图像就可以进行车牌定位了，由于车牌自身的特殊性，可以根据车牌的自身特点进行定位。
第四阶段：
初稿完成，在老师的指导下对初稿进行修改。时间：2015年1月到2015年2月。
第五Baidu Nhomakorabea段：
提交毕业论文，指导老师批阅和审查。时间：2015年2月10日-2015年02月15日。
第六阶段：
精剪论文，准备答辩。时间：2015年3月到2015年5月
主要参考资料：
［1］刘瑞祯，于仕琪． OpenCV 教程———基础篇［M］． 北京:北京航空航天大学出版社， 2007．
［5］庞茂群，邓开发． 一种基于灰度图像的车牌定位方法［J］． 计算机工程与科学， 2009， 31( 10) : 39 － 41．
［6］ 卓均飞，胡煜．基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究［Ｊ］．科技通报，2010(3)：438－411．
［7］骆雪超．一种基于车牌特征信息的车牌识别方法［Ｊ］．华南理工大学学报：自然科学版，2002，31(4)：70－72．
［2］ 曾丽华，李超． 基于边缘与颜色信息车牌精确定位算法［J］． 北京航空航天大学学报，2007，33 ( 9 ) : 1112－ 1115．
［3］左飞，万普森，刘航． 数字图像处理原理与实践：基于Visual C++开发［M］． 北京: 电子工业出版社，2012．
［4］孙炎增，张前进． 车牌字符识别技术的研究与实现［J］． 微电子学与计算机， 2008， 25( 6) : 101 － 104．
［9］布拉德斯基，克勒．学习Open CV［Ｍ］．北京：清华大学出版社，2009．
［10］梁玮，罗剑锋，贾云得，等．一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法［Ｊ］．北京理工大学学报，2003，23(1)：91－94，99．
主要设计方法或技术路线：
1.收集要用到的图片和资料
2.利用Open CV软件对采集的图片进行处理
3.编写程序实现对车牌的识别
完成本课题应具备的环境（软件、硬件）：
（一）大量文献资料、计算机
（二）能够采集图片的摄影机或现有图片
（三）计算机Visual C++和Open CV软件等
各阶段任务安排：
第一阶段：
主要研究内容：
随着社会的发展，科技的飞进，人们对生活的要求越来越高，很多方面能不用人的尽量使用自控系统。在交通监督方面，以前总是通过人工监控，这样存在着许多漏洞，让一些人经常钻空子。现在，大多数都是通过摄像取证来监督，但还是能让人钻空子，为了解决这一问题，车牌识别便诞生了。
通过摄像头采集一张图片，然后利用Visual C++，在OpenCV计算机视觉库的基础上，对车辆进行图像获取，图像处理，最终得到车牌号码。具体步骤如下：
［11］冈萨雷斯．数字图像处理［Ｍ］．北京：电子工业出版社2007：420－454．
［12］张玉姣，史忠科．一种新的车牌识别预处理方法［Ｊ］．西北工业大学学报，2002(1)：83－86．
指导教师意见：
指导教师签名:
通过书籍、资料文献及网络查阅等方法完成收集论文资料和在老师的指导下为数据处理初步构思，开始《开题报告》的撰写。时间：2014年06月15-2014年06月30日
第二阶段：
提交《开题报告》，并在老师的指导下修改后打印成稿。时间：2014年06月30日-2014年07月15日。
第三阶段：
开始论文撰写。每月月底将论文的进展情况向老师进行汇报。时间：2014年8月到2015年1月
（4）字符分割：要识别已经定位到的车牌字符，首先要进行字符分割，得到单个字符，再进行字符识别。
（5）字符识别：采用模板匹配的方法对字符进行识别，最后得到车牌号。
应达到的技术指标或要求：
本文首先学习Visual C++和Open CV软件，其次利用Open CV软件对采集到的图片进行一系列处理，最后是利用Visual C++软件编写程序对车牌进行识别并且得到识别的结果图片。
贵州师范学院本科毕业设计任务书
毕业设计题目
基于OpenCV的车牌识别技术研究与实现
作者姓名
所属院、专业、年级
物电学院、电子信息科学与技术、2010级
指导教师姓名、职称
预计字数
8000
开题日期
2014.6.26
选题的目的和意义
车牌识别系统是智能交通系统中一个非常重要的方向，己经越来越受到人们的重视。它具有良好的实际应用价值，通过对车牌识别的研究，掌握其基本的原理和实现方法，会给人类提供更好的服务，节约很多人力资源和经济投入。目前很多领域需要更加完善的车牌识别系统，例如，公路治安卡口、开放式收费站、车载移动查车、违章记录系统、门禁管理、停车场管理等。如果这种技术研究成功，将会给我们的经济领域、商业领域带来的效益。
（1）图像获取：利用OpenCV 库函数可以对摄像机进行操作的特性，从摄像机中获取图片。
（2）图像预处理：从利用OpenCV 库函数获取到的图像是彩色图像，如果直接用彩色图像计算量会很大，很难达到实时、快速识别的目的。在实际应用中，通常将将彩色图像转换为灰度图像
（3）车牌定位：预处理完的车牌图像就可以进行车牌定位了，由于车牌自身的特殊性，可以根据车牌的自身特点进行定位。
第四阶段：
初稿完成，在老师的指导下对初稿进行修改。时间：2015年1月到2015年2月。
第五Baidu Nhomakorabea段：
提交毕业论文，指导老师批阅和审查。时间：2015年2月10日-2015年02月15日。
第六阶段：
精剪论文，准备答辩。时间：2015年3月到2015年5月
主要参考资料：
［1］刘瑞祯，于仕琪． OpenCV 教程———基础篇［M］． 北京:北京航空航天大学出版社， 2007．
［5］庞茂群，邓开发． 一种基于灰度图像的车牌定位方法［J］． 计算机工程与科学， 2009， 31( 10) : 39 － 41．
［6］ 卓均飞，胡煜．基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究［Ｊ］．科技通报，2010(3)：438－411．
［7］骆雪超．一种基于车牌特征信息的车牌识别方法［Ｊ］．华南理工大学学报：自然科学版，2002，31(4)：70－72．
［2］ 曾丽华，李超． 基于边缘与颜色信息车牌精确定位算法［J］． 北京航空航天大学学报，2007，33 ( 9 ) : 1112－ 1115．
［3］左飞，万普森，刘航． 数字图像处理原理与实践：基于Visual C++开发［M］． 北京: 电子工业出版社，2012．
［4］孙炎增，张前进． 车牌字符识别技术的研究与实现［J］． 微电子学与计算机， 2008， 25( 6) : 101 － 104．