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1.图像数据读入 2.图像转换 3.边缘检测 4.腐蚀处理 5.平滑处理 6.移除小对象 7.确定车牌位置 8.定位剪切 9.车牌图像二值化 10.均值滤波，膨胀或腐蚀处理 11.切割 12.分离字符

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1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；

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该资源为本人自己研究出来 可能对于有些人都会使用 但改代码编写正式 注释详细 且已编译通过 运行正常 有利于初学者和有疑问者参考学习STM32的外部中断和定时器的使用 可以直接拿过来使用 采用开发板为 STM32F103C8 编译环境MDK Keil4

结合uCOS-III和循环队列的串口数据收发方式，实时性好。接收方面，使用STM32的总线空闲中断判断数据包接收完毕并发布消息，使用状态机检查数据包正误。发送方面，采用中断的方式发送数据，避免程序死等数据发送完毕。

嵌入式上位机操作，在matlab GUI界面下对硬件进行读写IO操作操作，利用plot对数据进行波形显示

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