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

很抱歉，作为AI模型，我无法执行计算机视觉任务或读取本地文件，但是我可以提供一些思路和代码片段供您参考。

首先，车牌识别是一个比较复杂的问题，需要使用图像处理和机器学习的知识来解决。下面是基于SVM的车牌识别的一些思路和步骤：

1. 数据预处理：对于车牌识别任务，我们需要准备一些包含车牌和非车牌的图像数据。然后，我们需要对图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作。

2. 特征提取：接下来，我们需要从预处理后的图像中提取特征。在车牌识别中，常用的特征包括颜色、形状和纹理等特征。

3. 特征选择：由于车牌识别中可能存在很多无用的特征，我们需要进行特征选择，选择出最具有区分性的特征。

4. 模型训练：接下来，我们可以使用支持向量机（SVM）等机器学习算法训练分类模型。

5. 模型测试：最后，我们可以使用测试数据集来测试模型的准确率。

下面是一个简单的Python代码片段，展示了如何使用sklearn库中的SVM算法进行车牌识别：

from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 数据预处理和特征提取
# ...

# 特征选择
# ...

# 训练模型
X_train, y_train = # 训练数据和标签
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
X_test, y_test = # 测试数据和标签
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，X_train和y_train是训练数据和标签，X_test和y_test是测试数据和标签。y_pred是模型预测的结果，accuracy是模型的准确率。