MATLAB复杂背景汉字识别，单一背景汉字识别，多行汉字分割识别，光流法，模板匹配，神经网络，GUI界面，语音播报，类似pdf转文字器。

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积 滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ 分量、超Ｇ 分量、ａ＊分量；随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结 果。按照不同天气条件和不同背景采集了１　２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。分割结果表明，本研究算法能够对 ３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。

根据视频中的动态目标，对移动目标进行实时跟踪，能够较好的提取出视频中走动的大叔！

基于文档图像的文字识别系统包括两个处理步骤。第一步为文字分割，即确定图像中文字序列的区域，并将逻辑相关的多个字符分割开来。第二步是字符识别，即是利用文字分割的结果，基于字符的图像及上下文信息，生成该字符相应的数字化表现形式，以便后期处理，如显示、翻译等。 由此可见，文字分割是OCR（光学字符识别）系统中的关键技术，正确的文字分割是文字识别成功的前提。目前的OCR系统大多是针对文字排列整齐，前景色与背景色对比明显的理想文档图像而设计，这虽然适用于很多印刷文档的情形，但对于文字排列的方向和大小都很随意的手写体文档、图书封面等复杂文档图像却无法提供可靠的文字分割结果，以下列出几种常见比较常见的文档图像。 本文所介绍的方法，即复杂背景下的文字分割方法，希望利用字符的轮廓信息，通过逐步探测的方法完成对复杂文档图像的文字分割，经实验证明，该方法可以有较地解决文字排列不规则、同组文字大小不等、背景色复杂的文字分割问题。