【毕业设计/课程设计】 基于opencv与SVM的车牌识别系统
Opencv 基于 SVM 毕业设计 课程设计 识别系统 车牌
2023-09-11 14:19:18 时间
0 项目说明
基于opencv与SVM的车牌识别系统
提示:适合用于课程设计或毕业设计,工作量达标,源码开放
1 主要实现
用python3+opencv3做的中国车牌识别,包括算法和客户端界面,只有2个文件,surface.py是界面代码,predict.py是算法代码,界面不是重点所以用tkinter写得很简单。
2 环境配置
python3.7.3
opencv4.0.0.21
numpy1.16.2
Tkinter
PIL5.4.1
3 界面效果
4 算法实现
算法思想来自于网上资源,先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌,再识别字符。
- 车牌定位在predict方法中,为说明清楚,完成代码和测试后,加了很多注释,请参看源码。
- 车牌字符识别也在predict方法中,请参看源码中的注释,需要说明的是,车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM,
opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample,StatModel类和SVM类都是sample中的代码。 - SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。
由于训练样本有限,测试时会发现,车牌字符识别,可能存在误差,尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。源码中,上传了EasyPR中的训练样本,在train\目录下,如果要重新训练请解压在当前目录下,并删除原始训练数据文件svm.dat和svmchinese.dat。
5 项目源码
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