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基于MATLAB的BP神经网络车牌字符识别系统
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资 源 简 介
本项目实现手写数字（0-9）和字母（A-Z）的自动识别，提供完整的神经网络训练、图像预处理及模型评估功能，适用于车牌字符识别场景。
详 情 说 明
基于BP神经网络的字符识别系统（车牌字符识别应用）
项目介绍
本项目实现了一个基于BP神经网络的字符识别系统，专门用于手写数字（0-9）和字母（A-Z）的自动识别。系统结合图像处理技术和神经网络算法，能够有效识别标准字符图像，可应用于车牌字符识别等场景。该系统提供了完整的神经网络训练和模型评估功能，支持用户自定义网络参数，并具备实时识别和批量识别两种工作模式。功能特性
- 字符识别功能：支持数字0-9和字母A-Z的自动识别
- 神经网络训练：完整的BP神经网络训练模块，支持网络结构参数自定义
- 图像预处理：包含二值化、归一化、特征提取等图像处理功能
- 性能评估：提供准确率、召回率等模型性能指标计算
- 双模式识别：支持实时单个字符识别和批量字符识别两种模式
使用方法
- 准备数据：准备好训练用的字符图像数据集（建议28×28像素灰度图）
- 配置参数：设置神经网络层数、节点数、学习率等超参数
- 训练模型：运行训练程序，生成训练好的神经网络模型
- 字符识别：使用训练好的模型对单个字符图像或字符序列进行识别
- 结果分析：查看识别结果及相关统计信息
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 图像处理工具箱
- 神经网络工具箱
