Python车牌检测是一种利用Python编程语言和计算机视觉技术来识别并定位图像或视频中的汽车车牌的方法。这种方法通常结合了图像处理、机器学习算法以及深度学习模型，适用于自动化交通管理和安全监控等领域。
车牌识别介绍使用OpenCV数字图像处理技术，并结合PCA与SVM进行车牌字符的识别。这一小项目旨在通过练习支持向量机算法来加深理解机器学习的应用实践。然而，在掌握了SVM理论后，实际操作中遇到的最大挑战在于数字图像处理方面，例如如何准确地检测出车牌、分割字符等任务。不过经过不懈努力，这些问题都得到了解决。
此项目的目的是让大家体验从头到尾进行基于机器学习和数字图像技术的车牌识别流程：
1. 检测并定位车辆中的车牌。
2. 将整个车牌区域内的每一个字符精确地分离出来。
3. 使用训练好的SVM模型逐个对这些字符进行分类。
关于支持向量机算法的具体原理，包括超平面推导公式等理论知识位于文件夹“theory”中，并以Word文档形式提供。为了运行项目，请确保安装了Python 3环境以及以下库：numpy、pandas、opencv和scikit-learn。
例如：
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pip install scikit-learn
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5星
