在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

运用C++实现中文字符的KMP匹配算法，实现关键字搜索

微机原理实验四字符匹配程.doc

BM算法源代码，是与KMP相比的优秀字符匹配算法。 算法复杂度为（m+n）

一个可以利用指定字符串对目标文本进行匹配的c程序

这事boyer-moore算法的C语言编程实现，该算法实现字符串的匹配和定位

Python原来这么简单(win系统 提高篇)

已知一任意长度字符串str,以00h结束，长度小于200h，编写汇编程序实现在该字符串中搜索匹配子串substr(以00h结束，长度小于80)。 若找到，则将found单元置为ffh,并将匹配位置（以字符串str首地址为0参考点）存放在pos单元中；否则，将found单元置为00h。要求编写完整程序，并上机调试能运行。（禁止使用串操作指令）

KMP中文字符匹配算法的C++实现

在一个项目总ComboBox中有很多项目，用户查找非常麻烦，系统自带的快速定位是匹配首字母，使用起来非常不方便。网上找了很多，都是基于Items.Add()的方式，这种方式不支持数据源的键值对应。所以自己写了一个，发上来给大家分享!