调用成熟的百度ocr技术，实现图片的文字读取 很准确、简单实用 值得使用

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。

专利文档，描述了一种字符识别算法详细原理，内容详实，适合自学，欢迎下载

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为平衡电网供需电子间的互补调度关系，提出基于深度学习的多能互补供需自适应调度方法。分级连接电子识别控制器与多能监测模块，获取精确的学习空间复杂度数值，完成基于深度学习的多能电子识别处理。在此基础上，建立自适应调度框架，借助基层组织内电子供需结构，计算互补偏离度的实值参量，完成新型多能互补供需自适应调度方法。实验结果表明，与传统非动态调度模型相比，所提方法将单位时间内供需输出电压提升至440 V，且提高了邻位电子间的调频速率，平衡了电网供需电子间的互补调度关系。

Qt5.14，OpenCv4.5.5，OCR库编写的图片中汉字识别小例程，简单测试功能，代码及库均在其中，供学习和交流使用。 正在做基于Paddle的文字识别，目前存在环境问题，如通过将提供分享交流

Matlab下基于BP网络的数字语音识别代码

基于MATLAB的使用hmm算法实现0到9是个数字，以及几个汉字的语音识别系统，并设计了gui界面。

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

Python手势识别与追踪 内容概要： 源码包里面包括了摄像头手势识别与追踪.py， 视频手势识别与追踪.py 两个算法文件，65行代码，简单易懂，亲测成功。