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非常好的车牌识别仿真测试多个图片输出英文字母和数字 [fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片'); I=imread([pn fn]);figure(1),imshow(I);title('原始图像');%显示原始图像 chepailujing=[pn fn] I_bai=I; [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I); %===============车牌区域根据面积二次修正====================== [PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1);

本文主要模块如下：颜色信息提取、车牌区域定位、识别、提取、检测倾斜度、车牌校正、车牌区域2值化、擦除干扰区域、文字分割、模版匹配、结果输出。 颜色信息提取： 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。

资源内容为卷积神经网络实例（手写字母识别）--PyTorch。 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱：1454196320@qq.com

使用汇编语言编写，判断输入的字符是数字还是字母，使用DOSBox验证 汇编语言，判断输入是字母还是数字

使用汇编语言，输入字符串，统计其总字符数、字母数、数字数、其他数并输出 将字符串输入后，每一位取出比较判断是什么类型的字符，然后对应字符计数器加1，循环结束输出个字符计数器数目与 数组总长 统计字符数

简单的基于MATLAB的手写字母识别（神经网络分类器）程序，想具体了解可以查看我的博客。