基于Python的车牌识别系统项目设计

简介：
本项目旨在利用Python语言开发一套高效的车牌识别系统，结合图像处理和机器学习技术，实现对车辆牌照的自动检测与识别。 基于OpenCV的车牌识别系统使用Python编写，易于运行，适合对机器学习感兴趣的同学们使用。该项目包含大量已经标注好的车牌图片，能够节省大量的工作量。 该系统的版本为：python3.7.3、opencv4.0.0.21、numpy1.16.2以及PIL5.4.1。算法思想主要来自于网络资源，在代码中先通过图像边缘和车牌颜色定位车牌位置，然后进行字符识别。在predict方法中实现了车牌的定位，并且为了便于理解，完成代码后加入了大量注释，请参看源码。 同样地，在predict方法中也包含了车牌字符识别的部分，具体请参考源码中的相关说明。值得注意的是，该系统采用OpenCV的SVM算法进行字符识别。其中使用的训练样本来自于开源项目EasyPR的C++版本提供的数据集。由于训练样本数量有限，因此在测试时可能会发现一些误差，尤其是在第一个中文字符上的错误率较高。 此外，请注意，因为使用了网络上获取的数据作为训练样本，所以实际识别效果可能并不理想；不过对于清晰度较高的图片来说还是可以实现较为准确的车牌字符识别的。