车牌识别训练样本（全套）

本数据集用于新手快速学习模型训练过程。(该数据集图片较少,训练出模型后识别准确率低,但可测试原数据集内图片。

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。

基于OpenCV3的SVM训练出来的车牌识别模型，能识别全国各地蓝底白字的车牌类型。

使用Anaconda 4.10.3、Tensorflow 2.6.0和python3.7.8实现车牌识别系统。首先，通过opencv进行图片处理，切割保存车牌图像并定位车牌。然后，进行省份简称、城市代

JAVA开发的车牌定位及识别程序，res\image目录中包含可用于测试的图片，PlateRecognition.java类为程序入口。

深度学习技术在三维激光点云数据处理中的应用是近年来新的研究热点,应用点云数据(LAS格式)制作深度学习训练样本(HDF5文件格式)过程中涉及两种文件格式的转换的问题。基于VS2013开发平台创建MFC

近年来基于学习的机器人抓取方法正在吸引越来越多研究人员的注意。对于在训练集里出现的物体,这些方法一般能够取得较好的结果,但对于没有出现在训练集里的新物体,抓取性能则会下降。通常情况下从源域(sourc

资源中包括数字和字母，都是二值化以后的，还有汉字，省份汉字都是还没有经过处理，都是从最初车牌中扣下来，还有网上一些文本中扣出来的，自己可以处理，用于灰度识别，或者二值识别

车牌样本采用GAN生成的有挑战性的车牌样本，对增强训练集有帮助让模型适应各种有难度的应用场景。大大提升模型的准确度和适应性。

俄罗斯车牌样本，含有多个汽车样本照片，非模板匹配中的单个字符模块库。