基于神经网络的车牌定位与识别

票据手写数字识别方案 步骤一:建立票据模板 模板数据里面包括填写票据金额的位置 步骤二:确定票据方向(0度 或者 180度) 通过hough算法确定票据中间的虚线,从而确定票据的方向,这步已实现 步骤

这是一个基于神经网络的图像识别入门代码，用MATLAB编写，最好在MATLAB2007a以上版本运行。

matlab实现的BP神经网络，用于手写数字识别，非常实用，可以直接运行看结果

Python+CNN+Tensorflow识别手势,目前做到了0-7的手势。文件为源代码和训练集。主要是调用OpenCV,预处理的主要步骤为:去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 ->

基于matlab的车牌识别，采用的是BP神经网络来识别matlab

车牌识别matlab代码及详解比较全面的经典的matlab代码

易语言实现神经网络人脸定位，图像跟踪，快速捕获摄像头每帧进行检测。

使用已有的人脸库中的图片，用神经网络实现的人脸识别。使用工具为MATLAB，相对比较基础。较为适合初学者使用。

bp神经网络在车牌识别技术中的应用 就是一些简介目前， 一些发达国家已经将车牌识别技术应用在不停车收费系统和交通监控系统的实际系统中， 在全天候的条件下识别 精度超过 95％；国内车牌识别技术发展较慢

基于神经网络的遥感图像分类-基于神经网络的遥感影像识别.pdf基于神经网络的遥感图像分类