该课题为基于MATLAB光流法OCR的手写数字识别系统。带一个GUI界面。可以识别单独字符，也可以识别连续的字符串。

number_recognition.zip

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。

基于神经网络的车牌识别，点击即可运行，内容包含：图像预处理，车牌水平矫正，字符分割，三层神经网络模型训练，字符识别显示，制作了简易的GUI界面，便于输出显示！

Java OCR 图像智能字符识别技术，可识别中文。具体详见：http://blog.csdn.net/white__cat/article/details/38461449

中科大李厚强老师的大作业基于BP神经网络的手写字符识别。matlab代码，训练样本已经分割 中科大李厚强老师的大作业基于BP神经网络的手写字符识别。matlab代码，训练样本已经分割

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。

文件中包含使用kears实现的字符识别，其中字符图片有从0-9，A-Z，以及各个地区的汉字字符在ann文件下面，模型对各个字符的识别的准确率达到98%以上

本文件包含了一个用MATLAB语言编制而成的光学字符识别系统。作者对该系统进行了实验测试，试验结果保存在.m文件中。同时该文件也提供了测试图片，以便读者可进一步进行测试，该文件保存在文件CS585 Fall 1998 Project One by Stanislav Rost.files。

stm32图像处理 （数字字符识别）源码基于STM32的字符识别算法程序，内涵Prewitt卷积计算提取轮廓，二值化，字符放大，字符细化，字符匹配等图像识别算法。注释详细，移植简单，只要拥有STM32开发板和OV7670摄像头即可实现。 本程序是车牌识别的入门学习实验代码，有了这个就能理解车牌识别的基本实现原理！不过略有差异！