完整的车牌照识别系统。
%% step1 读入图片 灰度化处理并显示原图、灰度图
%Step2 图像预处理 对原始黑白图像进行开操作得到图像背景
%Step3 取得最佳阈值，将图像二值化
%Step4 车牌粗定位，对得到二值图像进行边缘检测和开闭操作进行数字形态学处理
%Step5 像素中线扫描（颜色纹理范围定义，行列扫描的方式）粗定位和经验阈值分割车牌
%Step6 对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较，提取车牌区域
2019-12-21 18:53:30
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支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样
本很： 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别，无字符特征提取提高了识别
速度，并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时，不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明，
用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。
2019-12-21 18:50:20
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实现了基于opencv 的手写数字字符识别
主要参照文章：
http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/
基本上就是按着人家的代码来配置的，完后小改动了几个参数，写了一个文档，方便大家学习吧。
2013-11-29 00:00:00
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