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光学字符识别（OCR）的目的是对字母数字或其他字符对应的光学模式（通常包含在数字图像中）进行分类。OCR的过程包括几个步骤，包括分割、特征提取和分类。该程序使用图像处理工具箱来获取。

通用机打发票的识别程序，包括图像的预处理（拉伸、降噪、ROI提取），神经网络的训练与识别

光学字符识别 使用Pytorch特征提取的光学字符识别。

目前许多轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号，这样不仅识别效果不好且效率低.在本文设计了一种基于机器视觉的轴承压印字符识别算法，该算法有利于轴承的生产以及后续的管理工作.首先对采集到的图像进行高斯滤波降噪，减少噪声对后续操作的影响；然后利用最小二乘法对ROI圆环进行提取，确定要进行操作的图像区域；接着使用八分之一圆扫描方法将圆环图像展开，使得字符识别操作更加简洁；随后对字符进行切分、归一化；最后使用SVM对字符进行识别.实验表明，该方法能够实现轴承压印字符识别，识别准确率在98%以上，并且具有良好的鲁棒性，系统响应速度快，能够满足工业需求.

提供了车牌字符的训练样本，主要应用于基于神经网络的车牌识别问题！

C++11 项目平台：Microsoft Visual Studio 2015 计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1 项目以数字图像处理和机器学习为基础，以1485张图片组成的原始数据集为出发点，研究了从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集；针对车牌区域特点和输入图片的特点，提出了四种不同的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选；参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点，对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域，通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人，通过字符判断分类器和字符搜索，实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取，其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现；通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型，定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别；搭建和编写了一个完整的工程项目，该项目整合了研究过程中的所有方法的程序实现，可以对数据集进行操作也可实现单张图片的自动识别，体现了端到端和数据驱动的思想。 包含设.计和论.文，

车牌字符识别图像数据集.zip（数据集中每一张图片都是车牌的一个字符）

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