程序说明文档
小组成员：周勍、麦娥英、曾启飞、李琰
本程序为控制台程序，没有设计界面，所有的数据输入和输出需要在代码中指定路径和文件名。

本程序分为两大部分，样本训练和检测识别。

1.样本训练：（文件夹pichuli用于训练特征计算）
（1）输入avi视频，调用函数Video_to_image，将视频数据按帧数截成100张图像，并存储起来；
（2）批量导入100张训练样本
（3）对训练样本进行颜色分割；
（4）对（3）中结果图像进行高斯滤波和边缘检测，并转化为灰度图像，（5）利用findcontour函数进行椭圆拟合，检测出车牌标志
（6）利用calculatevectors函数进行特征向量的计算，并保存为txt
（7）输入（6）保存的txt（见X:\空间智能数据处理\pichuli\训练向量程序部分运行说明.txt）
（8）设计网络参数：
CvANN_MLP_TrainParams params;
params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER +
CV_TERMCRIT_EPS, 5000, 0.01);
params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP;
params.bp_dw_scale=0.1;
params.bp_moment_scale=0.1;
（9）设定预期输出值、网络层数等
（10）调用train接口进行训练，得到一个txt，将其保存下来。

（步骤（7）-（10）为Training_MLP函数内容）
2.检测识别（文件夹test用于检测识别算法）
（1）通过修改路径代码，输入检测样本，并对其进行检测，即1中的（3）-（6）步骤；
（2）输入txt数据后，调用predict接口进行预测，得到预测后的向量
（3）对预测向量进行类别判定，如下代码：
（4）得到识别结果，如下代码：。