随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，字符分割技术在车牌识别、手写识别和文档分析等领域得到了广泛应用。字符分割的关键任务是将复杂图像中的字符准确地分离出来，以便后续的字符识别和分类。本文针对字符分割的研究进行了深入探讨，提出了一种基于图像处理的字符分割方法。
项目信息
编号：MCV-76
大小：4M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，字符分割技术在车牌识别、手写识别和文档分析等领域得到了广泛应用。字符分割的关键任务是将复杂图像中的字符准确地分离出来，以便后续的字符识别和分类。本文针对字符分割的研究进行了深入探讨，提出了一种基于图像处理的字符分割方法。
本文对输入图像进行了灰度化处理，通过二值化算法将图像转化为黑白图像，以便更好地提取字符信息。接着，采用了水平和垂直投影方法对图像进行分割，分析了像素密度的变化，并根据变化点确定字符的分界线。此外，本文还结合了轮廓检测技术，进一步提升了字符分割的准确性。
通过对多个实验数据集的测试，结果表明，本文提出的方法能够有效提高字符分割的精度，并且具有较强的鲁棒性，能够适应各种复杂环境下的字符分割任务。最后，本文总结了当前字符分割技术的挑战，并提出了未来研究方向。
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运行效果
运行 main.m
1.主界面
2.程序初始化
3.系统运行
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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