基于Python的车牌识别系统项目设计
项目描述
本项目是一个基于OpenCV的车牌识别系统，使用Python编写。该项目非常适合对机器学习感兴趣的同学，尤其是那些希望在毕业设计中使用车牌识别技术的学生。项目中包含了大量的车牌标注图片，可以大大节省你在数据准备阶段的工作量。
项目环境
- Python版本：3.7.3
- OpenCV版本：4.0.0.21
- NumPy版本：1.16.2
- Tkinter
- PIL版本：5.4.1
项目特点
- 易于运行：项目代码经过精心整理，运行起来非常简单，适合初学者快速上手。
- 丰富的注释：为了帮助理解，代码中添加了大量注释，详细说明了每个步骤的实现原理。
- 车牌定位：使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，具体实现位于
predict方法中。 - 字符识别：车牌字符识别使用了OpenCV的SVM算法，训练样本来自于GitHub上的EasyPR的C++版本。
注意事项
- 识别误差：由于训练样本有限，车牌字符识别可能存在误差，尤其是第一个中文字符的识别误差概率较大。
- 识别率：由于样本数据来自网络，识别率仅供参考，但对于清晰的图片，识别效果还是不错的。
使用说明
- 环境配置：请确保你的Python环境已安装上述依赖库。
- 运行代码：直接运行项目中的主程序文件即可启动车牌识别系统。
- 查看结果：系统会输出识别结果，并显示识别后的车牌图片。
贡献与反馈
如果你在使用过程中遇到任何问题，或者有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待你的参与，共同完善这个项目！
致谢
本项目的算法思想和部分代码参考了网上的资源，特别感谢OpenCV和EasyPR项目提供的支持。