1. 关于OpenCV进阶之路
前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章，主要内容是面向OpenCV初学者，介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法，相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释，当时自己也是边学边写，权当为一种笔记的形式，所以难免有浅尝辄止的感觉，现在回头看来，很多地方描述上都存在不足，以后有时间，我会重新考虑每一篇文章，让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些。
OpenCV进阶之路相比于成长系列，不会有太多的基础函数的介绍，相对来说会更偏向于工程实践，通过解决实际问题来说明某些较高级函数的用法和注意事项，主要内容会集中在特征提取、机器学习和目标跟踪几个方向。所以这个系列文章知识点没有先后顺序之分，根据个人平时工作学习中遇到的问题而定。
这篇文章主要介绍OpenCV中神经网络的用法，并通过车牌字符的识别来说明一些参数设置，函数调用顺序等，而关于神经网络的原理在博客机器学习分类里已经详细的讲解与实现了，所以本文中就不多加说明。
2. 车牌字符识别
车牌识别是计算机视觉在实际工程中一个非常成功的应用，虽然现在技术相对来说已经成熟，但是围绕着车牌定位、车牌二值化、车牌字符识别等方向，还是不时的有新的算法出现。通过学习车牌识别来提升自己在图像识别方面的工程经验是非常好的，因为它非常好的说明了计算机视觉的一般过程：
图像预处理图像分析目标提取目标识别
而整个车牌识别过程实际上相当于包含了两个上述过程：1，是车牌的识别；2，车牌字符的识别。
这篇文章其实主要是想介绍OpenCV中神经网络的用法，而不是介绍车牌识别技术。所以我们主要讨论的内容集中在车牌字符的识别上，关于定位、分割等不多加叙述叙述。
