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摘 要
本文主要讲述了如何用BP神经网络去识别图片上的字符。该系统主要处理晶振表面字符的识别。在识别之前要对图像进行一系列的处理，即图像的预处理。预处理主要包含，二值化、锐化、噪声去除、字符分割、字符归一化、字符骨架提取。经过预处理以便适合以后的处理。预处理后对图片上的字符进行特征提取，特征提取的方法很多，这里使用评价较好的十三特征提取法来进行特征提取。最后采用BP神经网络来对字符进行识别。
图像预处理算法分析及实现
图像的二值化处理
图像的二值化就是把图像中的象素根据一定的标准分化成两种颜色。在系统中是根据象素的灰度值处理成黑白两种颜色。图像的二值化有很多成熟的算法。它可以采用自适应阀值法，也可以采用给定阀值法。系统中采用的是给定阀值的方法。
阈值选取算法分析
图像的二值化有很多成熟的算法。它可以采用自适应阀值法，也可以采用给定阀值法。系统中采用的是给自适应阀值的方法。其算法的实现是通过大律法。经过大律法得到适合的阀值。
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