halcon**Halcon基础大全：零基础面试者的必备指南** **内容概要：** 本文为零基础的面试者提供了Halcon图像处理算法的全面指南，旨在帮助他们掌握面试中可能遇到的Halcon相关问题。内容涵盖了Halcon的基础算子、高阶算子、数组操作、分割算法、字符检测、模板匹配、特征点检测与描述、3D重建、图像配准、图像融合、视频处理、机器学习与深度学习、实时图像处理、交互式图像处理、图像质量评价、图像配准与拼接、图像重建与增强、图像分割与轮廓提取等高级知识点。 **适用人群：** 本教程适合所有准备在图像处理或相关技术职位的面试中展现自己的编程和图像处理技能的零基础面试者。 **使用场景及目标：** 这些教程适用于面试准备阶段，帮助候选人复习和巩固Halcon知识，提高解决实际编程问题的能力。目标是帮助面试者更好地应对技术面试中可能遇到的Halcon相关问题，提升面试成功率。 **其他说明：** 虽然本文提供了一系列实用的Halcon教程，但真正的掌握还需要结合实际操作和项目经验。建议读者在准备面试的同时，通过实际项目或模拟环境来应用这些Halcon概念，以便更深刻地理解和掌握

针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。

在财务领域，纸质报表向电子报表的转换需要大量的人工和时间成本。本文探究了纸质财务报表的自动识别过程，通过预处理、表头和表格区域的分割提取、单元格分割、字符提取与识别、表格还原等过程实现报表图片的转换，在实现报表信息便捷存储和查询的同时，也克服了人工录入的低效率、高成本等缺点。实验结果表明，该算法能有效实现图像的倾斜校正，且无需设置提示框限定拍摄范围；能有效分割表格格式的字符，其准确率为99.3%，无需手动框选待识别字符；字符识别准确率为93.7%，其中数字识别的准确率为97.8%，总体字符识别准确率相较Tesseract提升了8.1%。

汽车牌照识别是图像识别领域的重要研究课题，这里运用MATLAB研究车牌识别技术中的图像预处理、车牌定位、字符分割与字符识别等核心部分，并提出一种基于MATLAB的车牌识别系统的实现方法，综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。该方法解决了在自然背景的图像中定位分割牌照区域、车牌倾斜和提取分割的字符等问题。通过对一定数量的图像进行处理，结果表明MATLAB在车牌识别方面的运用非常有效。

matlab-car-recognization（matlab 车牌识别，图像预处理，图像分割，字符识别等）

结课设计…顺利过。项目主要是利用OpenCV的SVM支持向量机，来进行车牌字符的训练，并进行字符的分割、字符识别等。使用Python内置模块Tkinter来实现系统的图形界面。将识别到的车牌与数据库中的黑名单车牌比对，实现正常车牌的快速放行以及黑名单车牌的及时报警。

本资源主要分为三个部分：车牌定位 字符分割 字符识别，每个部分都可单独运行。 车牌定位采用数学形态学和颜色特征相结合的方法。首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形态学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。 字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰； 字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。

利用opencv 对图片处理，例如二值化，滤波，调整角度，然后对处理完之后的图片进行分割，保存

粘连字符分割、字符识别、车牌分割等，基于matlab编译

详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。在Matlab 中实现定位后的图像处理及字符分割, 达到了很好的分割效果, 应用神经网络相关的BP 算法, 可以显著提高模式识别率。图像、字母和数字分割准确率达到98% 。