字符分割

基于投影的方法分割车牌字符，分割后的二值图像字符可用于字符识别。

介绍了一种利用MATLAB实现车牌字符分割和光学字符识别(OCR)的方法。 方法概述 该方法主要包括以下步骤: 图像预处理: 对原始车牌图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量。 字符分割: 利用最大稳定极值区域(MSER)算法提取图像中的字符区域，并进行区域筛选和去重，实现字符分割。 特征提取: 计算分割后的字符区域的几何特征，例如行程宽度等，用于后续的字符识别。 光学字符识别: 将提取的字符特征输入预先训练好的OCR模型，实现字符识别。 结果与分析 实验结果表明，该方法能够有效地分割车牌字符并进行识别。然而，在实际应用中，该方法仍存在一些局限性，例如对噪声和光照变化较为敏感，识别精

在数据库中，如何对给定的字符串进行有效分割是一个重要问题。例如，对于',a,b,c,d,e，'这样的字符串，需要正确地分割出a、b、c、d和e。将详细介绍Oracle数据库中实现字符串分割的方法和技巧。

车牌字符分割的三段式流程，定位、识别、分割，一个不落地都帮你写好了。基于MATLAB写的源码，思路清晰，模块拆得也比较合理。车牌定位用图像预+轮廓，效果还不错，尤其对常规车牌图像，识别率挺高的。字符识别那块用了光学字符识别（OCR），虽然不是复杂，但胜在实用，配上图像增强，连模糊一点的字符都能勉强识别出来。的字符分割也比较稳，行列判断做得挺干脆，结果可以直接扔到界面上展示，基本不用你二次加工。如果你刚接触图像或者在做车牌识别方向的课设、竞赛项目，这份代码还蛮值得借鉴的。逻辑清楚，注释也够，稍微改改就能直接跑。想深入挖一挖的，可以看看这些相关文章：基于 MATLAB 的车牌字符分割与光学字符识别

利用SQL Server进行字符串分割，通过存储过程简化参数处理流程。

利用Matlab实现了车牌识别中的字符分割和车牌定位功能，代码简洁易懂，欢迎学习交流。

一款由美国开发的MATLAB程序，能够有效实现字符分割技术。

这里利用了函数regexp_substr和connect by以及Oracle的正则相关函数来实现数据库中字符串的分割方法。

基于 Matlab 的国外车牌识别方案，流程还挺完整的，图像和字符分割都讲到了，适合你想从头搞懂整个流程的时候参考。像是图像预用到了灰度化、二值化，挺基础但实用。定位车牌用了Canny 边缘检测配合形态学，稳定性还不错。后面字符分割也有讲投影、连通域啥的，代码也给了，虽然简单，但蛮有参考价值的。 车牌区域的对比度提升，是靠图像灰度化和二值化搞定的，直接把背景和字符分得更清楚。后面定位阶段用了Canny，识别边缘效果挺干净，配上形态学，能把车牌框得比较准。 字符分割部分走的是投影加连通域，思路比较传统，但够用。如果你不想一上来就用深度学习，这种经典方法还是值得一看。模板匹配+神经网络识别也提到了

在Oracle数据库中，目前并没有类似于C#中的split方法那样便捷的字符串分割函数。为了解决这一问题，可以仿照网友的方法并进行改进，首先自定义一个str_split类型，然后编写名为splitstr的分割函数，使其返回一个表格。最后，通过get_splitstr函数，可以轻松地获取所需的分割后的字符串数组。这三个步骤的设计，使得在实际应用中只需调用get_splitstr函数即可完成操作。