基于机器学习Opencv与SVM的车牌识别系统源码及论文答辩PPT

简介：
本项目采用OpenCV和SVM技术结合机器学习算法实现高效准确的车牌识别。包括完整源代码以及论文答辩演示文稿，用于说明系统的架构、功能与测试结果。 车牌识别系统是一种基于计算机视觉和机器学习技术的智能交通管理系统。在这个系统中，我们主要使用OpenCV库和支持向量机（SVM）算法来实现车牌的自动识别功能。 首先，我们需要对输入的车辆图像进行预处理操作，包括灰度化、二值化和去噪等步骤，以便于后续特征提取工作的顺利开展。接下来，在检测到图像中的车牌区域时，我们利用OpenCV库提供的函数来进行边缘检测与轮廓提取等工作。在成功获取车牌区域后，我们需要对其进行进一步的特征提取工作。 在这里，我们将采用SVM算法来执行分类任务。作为一种监督学习方法，支持向量机能够在高维空间中找到一个最佳超平面以区分不同类别的数据点，在车牌识别场景下可以将每个字符视为单独的一类，并通过训练集中的样本信息学习各字符之间的特征关系。 为了进一步提高识别精度，我们还可以引入一些额外的技术手段，例如对车牌图像执行字符分割操作（即将各个独立的字母或数字从整体中分离出来），以及利用提取到的特征来判断每组数据的实际含义。最后，在完成所有上述步骤之后，系统将把所确定的信息组合成完整的车牌号码，并将其输出为最终结果。 整个流程可以被封装成一个函数模块，以方便在其他项目中的重复使用。