针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。

通过使用matlab软件图像处理功能，对车牌图像进行图像预处理、边缘检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别等5个基本处理，使用基于HSV颜色空间的车牌定位方法和基于模板匹配的字符识别算法，对所要求的汽车车牌进行信息提取，并得出最终结果。

基于卷积神经网络的车牌照字符

tesseract库，能够在vs2013中运用，字符识别，其中包含了include、lib和dll

Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度

JavaOCR图像智能字符识别-文字识别Demo。
能够识别中文

作者历经小半年的调试才把程序调试好完全可以实现车牌的字符识别，分割，提取，采用了SVM分类器和ANN神经网络，若下载后实现不了相应的功能，可以找作者把积分退还给大家

富士通ScandAllProv2.1.8是一款专业的扫描软件，专为需要高效、高质量扫描文档的用户设计。
这款软件集成了多种高级功能，包括自动文档尺寸检测、图像优化、多页扫描到单个文件等，是办公室和SOHO用户理想的文档管理工具。
在C#编程语言的支持下，ScandAllPro提供了稳定且用户友好的界面，使得非技术背景的用户也能轻松操作。
让我们深入了解一下富士通ScandAllPro的主要特点。
它支持各种类型的扫描仪，包括平板扫描仪、馈纸式扫描仪以及网络扫描仪。
通过其直观的界面，用户可以快速设置扫描参数，如分辨率、色彩模式（黑白、灰度或彩色）、页面大小等。
此外，该软件还提供了一键扫描功能，只需点击一次，即可完成扫描并保存至指定位置。
ScandAllPro的强大之处在于它的自动化处理能力。
例如，它能自动检测文档边缘，消除空白边距，确保扫描结果整洁。
同时，软件内置的图像处理算法可以自动调整亮度、对比度，甚至纠正倾斜的页面。
对于批量扫描，用户可以选择连续扫描多页文档，并将其合并成一个PDF文件，极大地提高了工作效率。
在C#技术的支撑下，ScandAllPro的性能和兼容性得到了保证。
C#是一种面向对象的编程语言，由微软开发，它具有丰富的类库和强大的.NET框架支持，能够创建高性能、安全且易于维护的应用程序。
因此，ScandAllPro不仅运行流畅，而且与Windows操作系统集成得非常好，支持多种版本的Windows，包括最新的Windows11。
此外，ScandAllPro还具备OCR（光学字符识别）功能，能够将扫描的图像文本转换为可编辑的文本格式，便于后期编辑和搜索。
这项功能对于处理大量纸质文档的企业尤其有用，可以极大地减少手动输入的工作量，提高办公效率。
在安全性和隐私保护方面，ScandAllPro也考虑周全。
用户可以设置密码保护扫描的PDF文件，防止未经授权的访问。
此外，软件还可以配置扫描设置，以便符合企业内部的数据保护政策。
富士通ScandAllProv2.1.8是一款全面且功能强大的扫描解决方案，尤其适合需要高效文档管理和协作的环境。
通过C#技术的运用，它提供了一流的用户体验和可靠的性能，使得扫描工作变得更加简单和高效。
无论是个人还是企业用户，都能从中受益，提升日常文档处理的效率。

前端用画布手写，后台传送到服务器，简单的神经网络手写识别。
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我的字符识别毕业设计，属于模式识别，是完整毕业设计

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。