分别使用计算机视觉完成车牌检测，然后利用svm对车牌进行识别代码

好的，我可以为你提供一个使用计算机视觉完成车牌检测，然后利用SVM对车牌进行识别的代码示例。以下是一个基于OpenCV和scikit-learn的示例代码：

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

# 读取车牌图像和标签
def load_data():
    images = []
    labels = []
    for i in range(1, 201):
        img = cv2.imread("plates/plate{}.jpg".format(i))
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img_gray = cv2.resize(img_gray, (80, 20))
        images.append(img_gray)
        with open("labels/plate{}.txt".format(i), "r") as f:
            label = f.read().strip()
        labels.append(label)
    return images, labels

# 提取车牌特征
def extract_features(images):
    features = []
    for img in images:
        hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
        hist = np.reshape(hist, (-1,))
        features.append(hist)
    features = np.array(features)
    return features

# 训练SVM模型
def train_model(X_train, y_train):
    svm = SVC(kernel="linear", C=1)
    svm.fit(X_train, y_train)
    return svm

# 测试SVM模型
def test_model(svm, X_test, y_test):
    y_pred = svm.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    return acc

# 加载数据
images, labels = load_data()

# 提取特征
features = extract_features(images)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
svm = train_model(X_train, y_train)

# 测试模型
acc = test_model(svm, X_test, y_test)
print("模型准确率：{:.2f}%".format(acc * 100))

上述代码中，需要将车牌图像保存在"plates"文件夹中，标签保存在"labels"文件夹中。运行代码后，将会输出模型的准确率。

注意，上述代码只是一个简单的示例，实际上在车牌识别中还需要进行很多优化和处理，例如车牌定位、字符分割、字符识别等。如果需要更加完整和精确的车牌识别算法，建议使用深度学习算法，例如基于CNN的字符识别网络。