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该文件带有VC++的BP神经网络车牌识别源代码和一篇课设报告，借助数字图像处理技术，我们对车牌图像依次进行以下处理：彩色的256色的BMP图进行灰度转换－>灰度变换（图像增强）－>中值滤波－>图像二值化－>倾斜校正（Hough变换）->边框切除->字符切割->神经网络的字符识别，最后得出车牌字符。

该文件带有几张示例车牌图片，和40*20的字符模板。该代码采用了灰度化，二值化，膨胀腐蚀来找到车牌位置，在通过字符切割，归一化和模板匹配的方法来识别车牌。

采用altera的芯片EP4CE10F17C8N，使用7针4线SPI接口OLED128*32模块，利用纯Verilog语言控制OLED实现实时动态数据显示。根据工程中的引脚约束正确连接好接线，可以直接使用代码。