python开发的DIY字符画

这是一个实现简单，准确率较高的方法。 本文主要通过以下几个方面进行介绍： 数据预处理 特征提取 模型训练与测试 模型优化 本案例是通过SVM分类器对样本进行训练与测试，达到识别车牌字母、数字及汉字的目的。关于SVM的原理这里就不多赘述了，想了解的同学可以看下陈老师的SVM讲解，写的细致且易懂。 耳东陈：零基础学SVM—Support Vector Machine(一) 数据集是已经分割好的车牌字符，共有1000张车牌字符图片，大小均为47*92，两个txt文本文件分别包含所有字符和需要手工校正的字符图片的名字及对应的类别。

手写数字0到9字符集，用于机器学习训练样本，样本丰富，亲测可用

C语言去除相邻重复字符函数的实现方法 字符去重函数 功能：去重字符串相邻重复的字符，不相邻的不用去重 参数： arg1 — 输入字符串 arg2 — 字符串开始位置 arg3 — 字符串结束位置 要求： 输入参数为arg1时， 对这个字符串去重 输入参数为arg1，arg2时， 从arg2位置到字符串结束，去重 输入参数为arg1，arg2，arg3时，从arg2到arg3位置，去重 src/include/catalog/pg_proc.h DATA(insert OID = 6669 ( remove_dup_char PGNSP PGUID 12 1 0 0 0 f f f f

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传统的字符分割方法一般针对单行车牌，本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理，减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分，对前两个字符的部分先垂直投影，再结合先验知识判断进而准确分割；对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明，该方法同时适用于单双行结构车牌，对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。

此例程需要你先配置好opencv和tesseract的开发环境，本例程先通过摄像头获取图像，然后opencv模板匹配获取要识别的区域，最后由tesseract进行识别并将结果显示在对话框中，其中有两个函数解决了显示乱码和不能换行的问题，具体可看代码。

关于GBK和GB2312中所有的汉字 和字符 且区分出来半角的和全角的 部分汉字有注音

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