基于Python的车牌检测和识别系统

项目简介

本项目提供了一个基于Python的车牌检测和识别系统的源码。该系统能够自动检测图像中的车牌位置，并识别车牌上的字符。系统主要通过以下步骤实现车牌检测和识别：

1. 车牌检测：
   • 输入原始图片。
   • 通过二值化、边缘检测和基于色调的颜色微调等方法，检测出原图中的车牌位置。
2. 车牌裁剪：
   • 将检测到的车牌区域（ROI）进行裁剪，为后续的车牌字符识别做准备。
3. 字符分割：
   • 基于裁剪的车牌图像，使用直方图的波峰波谷方法分割车牌上的字符。
4. 车牌识别：
   • 训练两个支持向量机（SVM）模型：
     • 一个SVM用于识别省份简称（如“鲁”）。
     • 另一个SVM用于识别字母和数字。
5. GUI封装：
   • 使用PyQt5将整个算法封装成一个图形用户界面（GUI）程序，并打包发布为安装软件。

使用说明

1. 环境配置：
   • 确保安装了Python 3.x。
   • 安装所需的Python库：numpy, opencv-python, scikit-learn, PyQt5等。
2. 运行程序：
   • 下载并解压源码文件。
   • 运行主程序文件，启动GUI界面。
   • 通过界面选择输入图片，系统将自动检测并识别车牌。
3. 模型训练：
   • 如果需要重新训练模型，可以使用提供的训练数据集。
   • 运行训练脚本，生成新的SVM模型文件。

文件结构

├── main.py          # 主程序文件，启动GUI界面
├── detector.py      # 车牌检测模块
├── recognizer.py    # 车牌识别模块
├── train.py         # 模型训练脚本
├── data/            # 训练数据集
├── models/          # 训练好的SVM模型文件
├── images/          # 示例图片
└── README.md        # 项目说明文档

依赖库

• Python 3.x
• numpy
• opencv-python
• scikit-learn
• PyQt5

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。

希望本项目能帮助您更好地理解和应用车牌检测与识别技术。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我们。

下载链接

基于Python的车牌检测和识别系统