字符识别源码
① bp神经网络 c++ 字符识别
你好，我的情况和你一样，目前一头雾水，请问可以给我提供一些帮助吗？？
② c++ code128码 解码译码 源代码
code128字符集包括A，B，C常用的是优化过的CODE128AUTO,所有的条码软件都支持，如Bartender,Codesoft,LabelMatrix,NiceLabel等。
③ 跪求opencv识别图片中字符 源码 c++
常用的OpenCV函数速查
④ 求一个vc++编写的bp字符识别程序和源码最好能识别数字字母和一些文字 识别率要高
去找opencv识别示例程序。
⑤ 谁能修改下这个FLASH源码，让它能识别中文字符。有源文件。
我刚看了你这个flash，把xml文件的UTF-8改成gb2312
flash第三帧：System.useCodepage=true;
把那个显示文字的动态文本不要嵌入字体，直接选择“使用设备字体”，把字体改成所有电脑都有的宋体。
不过做完后汉字是能显示了，但只有2个能显示，其它的都不显示不知道为什么。。。
我已经知道为什么了，动态文本无法修改属性，比如旋转、透明度都不能改，一但改的话字就不显示了，由于你那些都是改变角度放置的，所以就会不显示字，为了解决能让动态文本可以像静态文本一样随意修改，所以都是用嵌入字体的方法，你先做的那个动态文本只嵌入了英文及一些标点符号，但如果你嵌入2000多个汉字的话。。。你可以试一下，虽然汉字能显示了，但文件达到了3兆以上！要不你只嵌入自己需要的某些文字，用哪个字就嵌入哪个字，自己手动在输入框里输入自己需要的字，不过这样不适合字经常变动的。。。
挺麻烦的，谁叫汉字不像英文那样只有26个字母来着！！！
⑥ 我正在做车牌字符识别的论文，用bp神经网络加matlab来实现。谁能把源程序给我发一下阿
google搜索一下如下关键字：OCR/ICR bp neural network matlab source code 运气好的话可以在一些源码共享网站里搜到。
⑦ c#有没有识别图像中数字的源码谢谢。
附件是一个现成的图像文字识别程序，C#调用OpenCV，原来的程序还能动态识别摄像头图像里的文字，但我为了简化修改成识别静态图片的了，解压后双击ContourAnalysisDemo.exe运行。
⑧ 如何利用python做简单的验证码识别
1摘要
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：
基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)
2关键词
关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL
3免责声明
本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。
本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。
本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。
本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。
本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。
4引言
关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：
互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普
里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。
5基本工具
要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。
主要开发环境：
python3.5
python SDK版本
PIL
图片处理库
libsvm
开源的svm机器学习库
准备原始图片素材
图片预处理
图片字符切割
图片尺寸归一化
图片字符标记
字符图片特征提取
生成特征和标记对应的训练数据集
训练特征标记数据生成识别模型
使用识别模型预测新的未知图片集
达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标
- def get_feature(img): """
- 获取指定图片的特征值,
- 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度
- :param img_path:
- :return:一个维度为10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。
6基本流程
一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：
7素材准备
7.1素材选择
由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。
最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。
原始图：
然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文
⑨ 我现在正试着做门牌识别，谁有没有用OpenCV实现的字符识别源码，借鉴一下
我正在用opencv写识别手写音乐简谱的程序，但借鉴了一些车牌识别的方法......你可以去图书馆找一些“车牌识别”的论文看看，除了最后一步用神经网络识别的方法外，其他都挺好理解的，opencv还是挺好用的。可能门牌识别更接近于车牌识别。