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大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

《从零开始学电子元器件识别与检测技术》是 国防工业出版社2007年出版的一本图书。该书可供电子工业领域中的技工、工矿企业的技术人员、电气工人、农村电工、家电维修人员以及无线电爱好者阅读，也可作为中专、中技的教材或教学参考书使用。   学习电子技术离不开电子元器件的识别、检测与更换。《从零开始学电子元器件识别与检测技术》就是为使初学者从零开始，快速掌握电子元器件的识别与检测技术而编写的。本书对各种常用电子元器件的外形结构、作用性能、识别及检测技术进行了系统的分析和介绍，内容新颖、资料翔实、通俗易懂，具有较强的针对性和实用性。