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基于CNN的车牌识别字符模板
基于CNN的车牌识别字符模板
车牌识别
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基于CNN的车牌训练和识别python源码
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使用Tensorflow框架，基于CNN的python源码，实现车牌训练和识别。
车牌识别字符样本集
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车牌识别所需字符样本集，包含数字A-Z的24个文件夹，大小为15*25（个别图片没有归一化处理）。对要做车牌识别项目的帮助会很大。
车牌识别字符训练样本
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用于车牌字符识别的样本，每个字符样本为100个，共计6000多个样本，大小为16*32。用于车牌字符识别的训练和测试
车牌字符识别字符训练样本（字符模板）
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分割好的16*32黑底白字的车牌字符340个（A~Z,0~9共34类字符，每类10个）
!!车牌字符模板!!
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车牌字符模板 黑底白字 40*20 bmp格式 一个字一张图片，
Python+Tensorflow+CNN实现车牌识别的示例代码
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主要介绍了Python+Tensorflow+CNN实现车牌识别的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
车牌识别字符模板
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MATLAB是当前科学家最具影响力，也是最有活力的软件，并已经成为线性代数、数值分析、自动控制、数字信号处理、动态系统仿真的高级课程的基本教学工具。还在控制、通信、信号处理及科学计算等领域被广泛应用，且MATLAB还具有编程简单，易学易懂。
MatLab-CNN-车牌字符识别
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在lenet5基础上修改；增加收集图片功能 字符 A的相关图片 字符B的 先关图片.... ，调用训练函数；本程序已经训练好的可以直接对图片进行测试
End-to-end-for-chinese-plate-recognition:基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现
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端到端的中文版识别 基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现 环境：python：3.6，tensorflow：1.15.2，opencv：4.1.0.25，keras：2.3.1 整体思路：1。利用u-net图像分割得到二值化图像，2。再使用cv2
车牌识别Python程序，使用五层的CNN网络
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车牌识别Python程序，使用五层的CNN网络，适合初学者学习
基于CNN+OPENCV的车牌识别模型
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基于CNN+OPENCV的车牌识别模型
基于python+tersonflow1+opencv+CNN车牌识别
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1:包含图像预处理，车牌倾斜校正，车牌过滤、车牌字符分割，车牌字符识别。 2:压缩包包含代码与数据集 3:代码包含基于CNN的车牌过滤训练，字符识别训练，生产模型。 4：主程序进行图像预处理和车牌识别
基于Python-CNN的车牌.zip
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基于CNN的调制识别.py
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基于CNN的调制识别，keras框架，tensorflow后端，数据集为github通用数据集。 We survey the latest advances in machine learning with deep neural networks by applying them to the task of radio modulation recognition. Results sh
car-board-reg:基于CNN的车牌号识别
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car-board-reg 基于CNN的车牌号识别 博客链接 【CNN——基于CNN的车牌号识别】 数据集介绍 车牌构成 为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符·后面的5个字符就是序号。 省市Province：
车牌识别，字符模板，包括数字、字母、省份
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包括0-9等10个数字字符、26个字母字符、和省份字符希望大家能够有用吧
基于python和CNN模型识别的停车场智能车牌识别系统源码.zip
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基于python和CNN模型识别的停车场智能车牌识别系统源码.zip 本项目主要基于CenterNet目标检测 + 最优CNN模型识别 + Pygame模块界面 进行实现，代码完整下载可用。 基于python和CNN模型识别的停车场智能车牌识别系统源码.zip 本项目主要基于CenterNet目标检测 + 最优CNN模型识别 + Pygame模块界面 进行实现，代码完整下载可用。基于pytho
opencv车牌识别字符模板（40x20）
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自己做车牌识别用的字符模板，可用于以字符相减的方法识别字符使用。也是自己东拼西凑后筛选出来的，还是比较好用的。
【图像识别】基于卷积神经网络CNN实现车牌识别matlab源码.md
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基于神经网络的车牌识别matlab
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通过神经网络识别法对字符进行识别，进而实现车牌识别
车牌识别matlab实现（包括字符模板）
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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。
Python-HyperLPR基于kerastensorflow的车牌识别
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HyperLPR是一个基于Python的使用深度学习针对对中文车牌识别的实现，与开源的EasyPR相比，它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于EasyPR。
android端基于深度学习的车牌识别
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android端，基于openCV与深度学习，实现快速准确的车牌识别。平均识别耗时350ms左右，采集100样本识别准确率达到95%。识别过程：1、使用openCV确定车牌左右、上下区域；2、车牌倾斜判断与校正；3、滑动切割字符；4、深度学习对每个字符进行识别
main_licenceplate_CNN_车牌定位CNN_cnn识别定位_CNN车牌识别_
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利用级联分类器进行车牌定位，再利用CNN进行识别
车牌识别，英国车牌，CNN写
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车牌识别Python程序，使用五层的CNN网络，使用TensorFlow框架编程，英国车牌的车牌识别。
基于CNN的二分类识别
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基于CNN的二分类识别，采用的是python+tensorflow框架，识别准确率和验证准确率均90%以上，非常好用。
基于CNN的验证码识别程序
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解压后运行interface.fig。含有界面，分为网络训练、网络测试、验证码识别三个功能。
卷积神经网络（CNN）车牌识别卷积神经网络（CNN）车牌识别卷积神经网络（CNN）车牌识别卷积神经网络（CNN）车牌识别卷积神经
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卷积神经网络（CNN）车牌识别
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