基于Python和OpenCV的车牌识别系统【毕业设计源码】

简介：
本项目为基于Python和OpenCV开发的车牌识别系统，旨在实现对车辆牌照的自动检测与识别。包含完整代码及文档，适用于相关技术研究与学习。 基于Python+OpenCV的车牌识别系统使用了Python3与OpenCV3进行中国车牌识别，包括算法实现及简单的客户端界面设计。整个项目仅包含两个文件：surface.py负责界面部分（采用Tkinter编写），predict.py则包含了核心算法。 **运行环境要求**： - Python版本为3.4.4 - OpenCV 3.4 - NumPy 1.14 - PIL库5 安装以上所需依赖后，直接运行`surface.py`即可启动程序。 **算法实现细节**： 该系统的车牌定位功能在predict方法中实现，通过图像边缘检测和颜色识别来确定车牌位置。对于字符的识别，则同样在predict函数内部完成。 具体来说，在进行字符识别时采用了OpenCV中的SVM（支持向量机）分类器，训练样本数据是从开源项目EasyPR的C++版本获取，并经过一定处理后使用于本系统中。由于训练样例数量有限，因此实际测试过程中可能会遇到一定的误差率问题，特别是对于某些特定情况下的字符识别准确性可能较低。 整个项目的代码都详细注释了实现逻辑与步骤，请参考源码以获得更深入的理解和应用指导。