车牌字符识别之Opencv神经网络应用c++

车牌字符识别是一个常见的计算机视觉应用，可以使用神经网络实现。在C++中，可以使用OpenCV的dnn模块来加载和运行深度学习模型来实现车牌字符识别。

以下是一个简单的车牌字符识别的示例：

1. 导入模型和权重文件，如下所示：

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb", "weights.pb");

2. 读取车牌图像并进行预处理，如下所示：

cv::Mat plate = cv::imread("plate.jpg");
cv::resize(plate, plate, cv::Size(160, 40));
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(plate, 1.0, cv::Size(160, 40), cv::Scalar(0,0,0), false, false);

3. 将预处理后的图像输入到神经网络中，如下所示：

net.setInput(blob);

4. 运行模型，如下所示：

cv::Mat output = net.forward();

5. 解析输出结果，如下所示：

std::vector<float> data(output.ptr<float>(), output.ptr<float>() + output.total());
std::vector<int> result;
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
    if (data[i] > 0.9) {
        result.push_back(i);
    }
}

其中，result向量存储了识别出的字符的位置，可以根据这些位置抠出字符图像并进行字符识别。

以上是一个简单的车牌字符识别的示例，具体实现要根据具体的模型和应用场景进行调整。