神经网格车牌识别字符样本集

神经网格的车牌识别测试图片还挺实用的，适合你做深度学习入门实验或者模型调优。每个字符类有 50 张样本图，分类清晰，数据干净，用来做字符识别训练正合适。嗯，就是没有‘I’和‘O’，率是为了避免跟‘1’和‘0’混淆，挺贴近实际应用场景的。

图像放在charSamples压缩包里，结构上应该按字符来分类整理了，拿来就能用，不用你再手动清洗一遍。你用CNN这种结构跑识别模型比较稳，卷积提特征的能力蛮强的，尤其对这种字符边界模糊的图，效果还不错。

，如果你想模型更靠谱，建议再搭配一些图像预，像灰度化、归一化，或者搞点数据增强也行，翻翻转转加点噪声都挺有用。你也可以拿这个数据集做个迁移学习试试看，用预训练模型微调，能省不少时间。

，这个资源不算大，但挺有代表性，拿来做模型测试、结构对比或者参数调试都挺方便。如果你正折腾车牌识别的项目，或者想练练神经网络图像分类的基本功，这份数据还蛮值得一试。

顺带放几个相关的资源链接，你如果想深入看看训练样本、SVM 或 CNN 在图像识别上的用法，可以参考：

• 车牌识别训练样本
• SVM 训练样本车牌识别
• CNN 卷积神经网络图像识别 matlab
• AI 神经网络图像识别

如果你刚好在做字符级的图像分类，不妨先用这个练练手。