毕设论文，基于模板匹配的车牌字符识别算法研究与实现,有要的来拿去................

基于matlab图像读取查找功能，识别并找出一个图像上的字符a

基于阈值分割的车牌定位识别,通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌的预处理，并运用基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位。然后采用模板匹配的方法对输出的字符图像和模板库里的模板进行匹配得到对应的字符信息。本文基于MATLAB的GUI工具进行设计仿真实验，实验表明，整体方案有效可行，基于阈值分割的车牌识别技术在其识别正确率、速度方面具有独特的优势及广阔的应用前景。

开源标准数据集 —— mnist(手写字符识别) mnist.pkl 这是MNIST的数据集,方便大家训练自己的模型。 神经网络 MLPClassifier入门代码

课程设计，基于MATLAB的字符识别，利用特征值最大匹配来进行识别

适用于字符识别，数字识别以及车牌识别的特征提取方法，采用多种方法相结合的方式，提高识别率。

CNN实现图像分类与识别，包含详细的代码与注释，可以实现人脸识别，手写字符识别等。在较小训练样本条件下CNN获得较高的识别精度。

针对矿山设备高压配电室机器人巡检系统中数显式仪表数码管难以有效定位与准确识别的问题,提出了一种复杂环境下数显式仪表数码管定位与识别方法。在数码管区域定位中,首先通过特征图像和标记分水岭算法初步定位数码管区域,然后使用大津阈值法和标记分水岭算法得到二值图像,并对其进行投影分割得到数码管字符,最后采用局部二值模式特征和支持向量机分类算法排除非数码管区域,提高数码管定位准确率;在数码管字符识别中,首先使用自适应Canny算法提取数码管字符边缘,然后采用Radon变换估计数码管字符倾斜角度,再使用滤波模板滤除噪点,最后通过穿线法识别数码管字符。试验结果表明,该方法能适应不同光照、数码管大小和字符倾斜角度,具有较高的定位和识别准确率。

VisionMaster 3.4深度学习单字符识别训练说明

VisionMaster 3.4.0深度学习字符识别训练说明