使用svm识别车牌并输出车牌识别结果，计算给定图片识别结果的准确率代码实现

以下是使用 SVM 进行车牌识别并计算准确率的 Python 代码实现，需要使用 OpenCV 和 Scikit-learn 库：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载训练集
dataset = np.load('dataset.npz')
X_train = dataset['X_train']
y_train = dataset['y_train']

# 训练 SVM 模型
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 加载测试集
X_test = dataset['X_test']
y_test = dataset['y_test']

# 预测结果并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

# 加载要识别的图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 提取车牌区域
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
for contour in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    aspect_ratio = w / h
    if 1 < aspect_ratio < 3 and h > 30 and h < 100:
        plate = gray[y:y+h, x:x+w]
        break

# 调整车牌大小并提取特征
plate = cv2.resize(plate, (100, 30))
feature = plate.reshape(1, -1)

# 预测车牌号码
plate_number = clf.predict(feature)[0]
print('Plate number:', plate_number)

其中，`dataset.npz` 包含训练集和测试集的图片和标签，`X_train` 和 `y_train` 是训练集的图片和标签，`X_test` 和 `y_test` 是测试集的图片和标签。在这里，我们使用线性 SVM 模型进行训练和预测。在预测车牌号码时，我们先提取车牌区域，然后调整大小并提取特征，最后使用训练好的 SVM 模型进行预测。