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搜索资源 - 基于神经网络的车牌识别算法训练集
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搜索资源列表
基于python的车牌识别系统设计.rar
本资源主要分为三个部分:车牌定位 字符分割 字符识别,每个部分都可单独运行。 车牌定位采用数学形态学和颜色特征相结合的方法。首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形态学操作突出车牌区域,然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域,并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正,最后根据车牌颜色特征选取最终区域,同时确定车牌的颜色。 字符分割基于投影法,利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。其中水平投影确定字符区域并去除上下边框,垂直投影找出相邻字符的分界点,并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-01-31
文件大小:49283072
提供者:
wk_yang
基于神经网络的车牌识别算法训练集
车牌识别算法的训练数据集,每个字符大约有500~800张不等,每张字符图片的像素大约是28*28,用dropout等正则化避免过拟合的话,训练集是足够的。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-11-07
文件大小:13631488
提供者:
dongjinkun