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车牌定位系统的设计与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着社会、经济的发展，过去的公共交通工具如公共汽车等已不能完全满足人们的出行需求，车辆的使用变得越来越普遍。然而，在车辆管理方面，由于车牌号码的特殊性质，对车辆的监管难度较大。因此，一种便捷、高效的车牌定位系统具有很好的应用前景。
二、任务目标
1.熟练掌握Python语言及其相关模块，如opencv、numpy等；
2.掌握计算机图像处理算法及其优化方法；
3.设计并实现车牌定位算法，并实现基于摄像头获取车牌信息的系统。
三、任务要求
1.实现车牌定位算法，可以通过色彩、形状等多个特征对车牌进行快速、准确的定位；
2.实现车牌图像预处理算法，如图像增强、过滤等，提高车牌图像的质量，提高车牌定位的成功率；
3.实现识别车牌上文字的算法，并将文字信息抽取输出；
4.设计并实现系统用户界面，方便用户使用车牌定位系统，车牌识别过程和结果可在界面上动态展示；
5.实现基于网络摄像头的车牌识别应用，支持多种网络摄像头的连接；
6.编写详细的任务报告和使用说明文档，包含算法、系统设计和实现等方面的详细说明，方便用户了解车牌定位系统的具体实现过程。
四、任务分工
1.车牌定位算法及图像处理算法的实现，由组员A负责；
2.车牌上文字的识别算法的实现，由组员B负责；
3.系统用户界面和网络摄像头的连接实现，由组员C负责；
4.组员D负责任务报告和使用说明文档的编写。
五、预期成果
1.完成车牌定位算法及图像处理算法的设计和实现，并实现车牌定位系统；
2.设计并实现系统用户界面，并支持多种网络摄像头的连接；
3.实现车牌上文字的识别算法，能够将文字信息抽取输出；
4.提交详细的任务报告和使用说明文档，包含算法、系统设计和实现等方面的详细说明。
六、进度安排
1.第一周：熟悉任务需求，确定实现方案，并制定详细的任务计划；
2.第二周：完成车牌定位算法及图像处理算法的设计和实现；
3.第三周：实现车牌上文字的识别算法，将文字信息抽取输出；
4.第四周：设计并实现系统用户界面，并支持多种网络摄像头的连接；
5.第五周：编写任务报告和使用说明文档，并进行系统测试和优化。
七、质量控制
1.在每个阶段结束时，分别对各项任务的实现情况进行自我检查和互查；
2.确保代码和文档的可读性和可维护性；
3.不断测试和优化系统的性能和功能；
4.确保项目按时完成，并提交优质的任务报告和使用说明文档。
八、参考文献
1.曹勇,周志华.计算机视觉.人民邮电出版社,2010.
2.李航.统计学习方法.清华大学出版社,2012.
3.龙书铭.Python机器学习基础教程.人民邮电出版社,2017.
4.张潇阳.OpenCV深度学习:基于Python实现.人民邮电出版社,2019.