基于神经网络的车牌识别，点击即可运行，内容包含：图像预处理，车牌水平矫正，字符分割，三层神经网络模型训练，字符识别显示，制造了简易的GUI界面，便于输出显示！
2017/11/3 3:04:10
38.71MB
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本书是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿势估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。
另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。
另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。
2015/11/6 12:47:13
28.91MB
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字符包括汉字，字母，数字和一些符号。
汉字有几千个，字母有几十个，数字的类最少只要10个，所以选择简单的手写数字字符来实现。
结合三个相关的程序和论文，一个是语音特征的分类（不调用神经网络工具箱相关函数实现），另外两个是关于手写数字识别的。
处理的数据集是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28
汉字有几千个，字母有几十个，数字的类最少只要10个，所以选择简单的手写数字字符来实现。
结合三个相关的程序和论文，一个是语音特征的分类（不调用神经网络工具箱相关函数实现），另外两个是关于手写数字识别的。
处理的数据集是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28
2019/5/1 2:27:01
2.89MB
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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状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状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分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状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分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。
2016/3/27 9:11:01
47.82MB
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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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