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在matlab中完成染色体识别与统计，汽车牌照定位与字符识别两个图像处理方面的应用，步骤清晰，解释详尽，值得学习！,Matlab completed in chromosome identification and statistics, motor vehicle license character recognition and positioning of two image processing applications, these clear, detailed explanatio
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林健写的Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验，包括染色体识别与统计、汽车牌照定位与字符识别、基于BP神经网络识别字符的简单实验。-Lam Kin Writing at the Matlab image processing and target recognition application experiments, including chromosome identification and statistics, vehicle license positioning and c
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文字图像识别：索书号文字图像分割；粘连字符切分；文字识别；彩色车牌分割；商标文字分割；文字识别的识别子函数；文字识别的结构特征提取子函数-Letter Image Recognition: Call Number Letter image segmentation adhesion character segmentation language recognition color license plate segmentation trademark characters segmen
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车牌检测与识别技术的相关技术：
提出一种梯度增强法对图像边缘进行增强,
该方法主要通过对图像本身信息进行简单梯度变换以突出图像边缘,
并辅以数学形态学中的膨胀法实现牌照的快速定位. 在字符分割部分,
给出了最小面积旋转法以确定牌照的最佳旋转角,
并采用垂直投影法分割牌照中的字符
-License plate detection and recognition technology related technologies: a gradient-enhanced
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有效的实现车牌定位，车牌字符分割和车牌字符识别。-To achieve effective positioning plate, the vehicle registration license plate character segmentation and character recognition.
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文章从车牌定位、 车牌字符分割和车牌字符识别 3个阶段对车牌识别技术进行了深入研究，并用MATLAB进行了仿真。 -Article from the license plate location, vehicle license plate character segmentation and character recognition of the three stages of License Plate Recognition technology for in-depth studies
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关于灰度图像二值化的算法的详解，针对各个领域的应用，汉字识别，摄像采集，政府资源等等，适合初学者使用，灰度图像-On the gray image binarization algorithm Wapakhabulo, for applications in various fields, Chinese character recognition, video capture, government resources, etc., suitable for beginners, gray i
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识别图片中的文字，转化为txt。
代码是用matlab编写，调用matlab自带的神经网络算法实现(Identify the text in the picture and convert it to TXT)
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车牌自动识别系统也是智能交通系统的重要组成部分。它能将输入的汽车图像通过车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等一系列步骤，输出为几个字节大小的车牌字符串，无论在存储空间占用上还是在于管理数据库相连等方面都有着无可比拟的优越性。在大型停车场、高速公路、交通部门的违章检测以及桥梁的收费站管理等场合，都有着广泛的应用前景。车牌识别系统的成功开发将大大加速智能交通系统的发展进程。(The license plate recognition system is also an important part
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BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
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