使用CNN进行手语检测：使用人的手势和使用CNN-Keras-tensorflow的手势控制计算器识别ASL字母和数字

百度离线语音库_磁性版，非接口调用，包含20941个全部中文unicode字符，外加英文字母和数字，内含调用方法示例，示例文件为汉字文件夹下

单片机+LCD+16个按键输入字母和数字并显示的电路包含源代码和Proteus仿真电路

有报告 编写一个对字符串处理的程序，要求能够识别字符串中大写字母、小写字母以及数字的个数并输出，识别“L”、“o”、“v”、“e”四个字符的位置，如果有，将四个字符和对应的ASC-II分别存储在字符和int数组中并显示；如果没有，能够通过提示缺失那个字符，并要求手动输入并存储在字符和int数组中并更上述字符一并显示。

汇编作业 应用int 21h的01h,02h,09h,0Ah功能实现输入字符串，得到字母数/数字数/空格数/删去空格后逆序输出

请输入数字或字母：<input onkeyup="value=value.replace(/[\W]/g,'') "onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData ('text').replace(/[^\d]/g,''))">

非常好的车牌识别仿真测试多个图片输出英文字母和数字 [fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片'); I=imread([pn fn]);figure(1),imshow(I);title('原始图像');%显示原始图像 chepailujing=[pn fn] I_bai=I; [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I); %===============车牌区域根据面积二次修正====================== [PY2,PY1,PX2,PX1,threshold]=SEC_xiuzheng(PY2,PY1,PX2,PX1);

本文主要模块如下：颜色信息提取、车牌区域定位、识别、提取、检测倾斜度、车牌校正、车牌区域2值化、擦除干扰区域、文字分割、模版匹配、结果输出。 颜色信息提取： 本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的区域进行识别调整。根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。最终找到车牌区域。

使用汇编语言，输入字符串，统计其总字符数、字母数、数字数、其他数并输出 将字符串输入后，每一位取出比较判断是什么类型的字符，然后对应字符计数器加1，循环结束输出个字符计数器数目与 数组总长 统计字符数

LCD1602程序，可以显示字母与数字，使用于初学者应用