基于Python+Opencv的车牌识别系统 用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。 使用方法： 版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5 下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可 算法实现： 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是

本设计是使用MATLAB软件开发的人民币识别系统，结果通过GUI展示。主要研究内容如下： 1、结合图像处理方面的知识对人民币进行研究分析； 2、对纸币图像进行预处理工作，改善图像质量，提高识别准确率； 3、以第五版（2005年）人民币作为研究目标，分析特征区域，完成对纸币面值的识别； 4、使用MATLAB软件对识别算法进行演算。 纸币面值具体识别方法  1.预处理：对图像进行灰度化、旋转变换（Radon变换）等操作 2.截取钞票图像 3.截取钞票面额图像 4.对面额图像进行处理、识别 5.GUI显示

【人脸表情识别】基于matlab GUI微表情识别系统【含Matlab源码 1808期】.zip

超市小票识别系统（java）

基于Opencv的车牌识别系统，Python代码，跑起来很容易，适合对机器学习感兴趣的同学，项目中整理了不少车牌标注图片，能够节省大量的工作量。 毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 - 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1. 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。 由于样本数据来自网络，因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的。

1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别

这是一个实现简单，准确率较高的方法。 一、本方法基于颜色特征实现车牌定位。 在HSI空间实现蓝色查找，思路来自博客园 silenceer 的博客《车牌识别LPR（五）-- 一种车牌定位法》[1]。 通过对疑似区域求外接矩形判断车牌区域，思路来自博客园 计算机的潜意识 的博客 《EasyPR--开发详解（4）》[2]。 二、通过垂直投影和连通域分析实现字符分割。 三、通过3层神经网络实现字符识别。 参考 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程[3]。

本系统具有友好的用户操作界面，可以对车牌识别进行结果的展示，通过界面对车牌识别进行分析。 基于 CNN+Yolo 的车牌识别是一种先进的计算机视觉技术，它可以自动识别道路上的车辆并记录下车牌信息。该技术结合了深度学习和目标检测算法，具有高准确性和高效性。 在该技术中，CNN 是一种用于图像分析的深度学习算法，它可以对图像进行自动分类和识别。Yolo 是一种目标检测算法，它可以在图像中自动检测出目标并给出其位置和大小。这两种算法的结合使用可以实现高效的车牌识别。 在实现过程中，首先需要对图像进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸归一化等步骤。接着，使用 CNN 算法对图像进行特征提取，并将其与训练数据进行比对，从而识别出车牌的位置和类型。同时，使用 Yolo 算法对车牌进行精确定位和检测，以确保车牌的完整性和准确性。 该技术的应用场景广泛，例如智能交通系统、停车场管理、安防监控等。在未来，随着计算机视觉技术的不断发展和完善，基于 CNN+Yolo 的车牌识别技术将会得到更广泛的应用，为人们的生活带来更多的便利。同时，该技术还可以应用于车牌的伪造和篡改检测，有助于保障交通安全和社会稳定。

人脸识别--- ResNet 使用opencv和dlib构建人脸识别系统 安装dlib： 点安装dlib == 19.6.1 安装opencv：pip安装opencv-python 向下数据（ ） dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 mmod_human_face_detector.dat.bz2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码