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摘 要
本文主要講述了如何用BP神經網絡去識別圖片上的字符。該系統主要處理晶振表面字符的識別。在識別之前要對圖像進行一系列的處理，即圖像的預處理。預處理主要包含，二值化、銳化、噪聲去除、字符分割、字符歸一化、字符骨架提取。經過預處理以便適合以后的處理。預處理后對圖片上的字符進行特征提取，特征提取的方法很多，這里使用評價較好的十三特征提取法來進行特征提取。最后采用BP神經網絡來對字符進行識別。
圖像預處理算法分析及實現
圖像的二值化處理
圖像的二值化就是把圖像中的象素根據一定的標準分化成兩種顏色。在系統中是根據象素的灰度值處理成黑白兩種顏色。圖像的二值化有很多成熟的算法。它可以采用自適應閥值法，也可以采用給定閥值法。系統中采用的是給定閥值的方法。
閾值選取算法分析
圖像的二值化有很多成熟的算法。它可以采用自適應閥值法，也可以采用給定閥值法。系統中采用的是給自適應閥值的方法。其算法的實現是通過大律法。經過大律法得到適合的閥值。
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