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基于先验知识的车牌定位的任务书
任务概述：
本任务是基于先验知识的车牌定位任务，旨在通过使用已有的车牌模板知识和图像处理技术，识别出车辆图像中的车牌并准确定位。任务的输入是一张包含车辆的图像，输出是一个经过处理后的图像，其中车牌已被定位并标记出位置。
任务要求：
1.搜集和整理车牌模板知识，建立车牌模板库；
2.设计并实现车牌定位算法，能够对输入图像中的车牌进行准确定位；
3.对算法进行测试和评估，验证算法的准确性和鲁棒性；
4.撰写测试报告和实验报告，对算法的特点和性能进行分析和总结。
任务流程：
1.数据搜集：从开源数据集或现有车辆图像中搜集数据，并将数据标注为包含车牌或不包含车牌的图像；
2.车牌模板库建立：根据车牌的特点和设计规范，建立车牌模板库；
3.车牌定位算法设计：根据车牌的特征进行算法设计，可使用滤波器、边缘检测、形态学等图像处理技术；
4.算法实现：根据算法设计，实现车牌定位算法；
5.测试和评估：对算法进行测试，比较算法在输入图像中车牌的定位准确率和鲁棒性；
6.分析和总结：根据实验结果，分析算法的特点和性能，总结实验结论。
任务所需技能：
1.图像处理技术；
2.机器学习基础；
3.Python编程技能；
4.编写测试报告和实验报告的能力。
参考文献：
1.黄旭,汪文君,朱从玖,等.一种车牌自适应定位及识别算法[J].信号处理,2015,31(7):1154-1162.
2.李飞,曹秋林,梁京辉.一种基于分水岭变换的车牌定位算法[J].光电子技术,2015,32(2):202-205.
3.郭超,蔺卓.一种基于形态学运算和模板匹配的车牌定位算法[J].控制与决策,2018,33(11):2181-2186。