本项目为2019年第三届全国大学生集成电路创新创业大赛-ARM杯参赛作品，全国决赛最终成绩为0.4秒每副图片，20张车牌共耗时8秒，且全部识别正确。
赛题要求使用FPGA搭建Cortex-M3处理器，并设计图像协处理器进行车牌信息的提取与识别。
项目许多地方有待提高，也希望和大家一起交流探讨！
赛题要求使用FPGA搭建Cortex-M3处理器，并设计图像协处理器进行车牌信息的提取与识别。
项目许多地方有待提高，也希望和大家一起交流探讨！
2023/10/18 17:14:08
1.83MB
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车牌识别其实就是对所拍摄的内容的像素进行处理然后根据像素分布规律确定车牌边界，然后逐一进行字符分割，最终完成字符匹配过程
2023/10/15 16:36:58
5.91MB
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系统是学期结束做的学期大作业，有免安装版直接测试功能，有完整的源码，保证完整无误，配置环境自行百度即可。
实现了人脸识别人脸标识，训练样本后能识别出训练对象，大家可以继续改进，学习
实现了人脸识别人脸标识，训练样本后能识别出训练对象，大家可以继续改进，学习
2023/10/11 15:14:49
12.79MB
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有注释有测试案列，可以用于毕业设计、课程设计的基于opencv的python语言编写的gui的车牌识别系统。
无bug，下载即可运行。
无bug，下载即可运行。
2023/10/4 9:01:11
13.18MB
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本设计是对于快递单邮政编码识别系统设计的实现。
该系统主要分为两部分，一是图像预处理，二是图像的识别。
图像的预处理工作主要对图像进行灰度化、二值化、分割等。
识别工作基于图像特征提取、识别输出。
主要用到的方法为模板匹配法。
该系统主要分为两部分，一是图像预处理，二是图像的识别。
图像的预处理工作主要对图像进行灰度化、二值化、分割等。
识别工作基于图像特征提取、识别输出。
主要用到的方法为模板匹配法。
2023/10/1 19:34:33
3.78MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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