车辆识别课程设计：结合人工智能与OpenCV技术

简介：
本课程设计旨在通过融合人工智能和OpenCV技术，深入探讨并实践车辆识别系统的开发。学生将学习图像处理、机器学习算法以及如何利用这些工具解决实际问题。 毕业设计基于Opencv的车牌识别系统使用了网上资源中的算法思想：首先通过图像边缘检测及车牌颜色来定位车牌位置，然后进行字符识别。在代码实现中，车牌的定位功能主要集中在predict方法里，并且为了便于理解，在完成编码和测试之后添加了大量的注释，请直接查看源码以获取详细信息。同样地，车牌字符识别部分也位于predict方法内；具体算法采用的是OpenCV自带示例中的SVM（支持向量机）模型进行训练与分类，而该模型的代码及训练样本则来源于GitHub上的EasyPR项目C++版本。 需要注意的是，由于所使用的训练数据有限，在实际测试过程中可能会遇到字符识别误差的问题，特别是对于车牌中第一个中文字符而言，其误识率可能相对较高。此外，请确保在运行该项目时使用以下软件环境：Python 3.7.3、OpenCV 4.0.0.21、NumPy 1.16.2以及Tkinter和PIL版本为5.4.1。