基于Opencv和svm识别出车牌号的训练svm的步骤
时间: 2024-06-17 14:03:36 浏览: 20
基于OpenCV和SVM识别车牌号的步骤如下:
1. 收集训练数据集:收集足够多的车牌图片,包括不同颜色、不同角度、不同光照条件下的车牌图片。同时需要对车牌进行标注,标注车牌区域和车牌字符。
2. 特征提取:使用OpenCV提取车牌图片的特征,常用的特征有HOG、LBP等。
3. 特征向量生成:将特征提取得到的特征转化为特征向量,每个车牌字符都对应一个特征向量。
4. 训练SVM模型:使用训练数据集训练SVM模型,可以使用LibSVM或者OpenCV自带的SVM模型训练函数。
5. 模型评估:使用测试数据集对训练得到的SVM模型进行评估,计算模型的准确率、召回率等指标。
6. 车牌识别:使用训练好的SVM模型对新的车牌图片进行识别,先进行车牌定位,然后对每个字符进行识别,最终得到车牌号。
相关问题
opencv的svm车牌识别c++
车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用,其中SVM是一种常用的分类算法。下面是一个使用OpenCV和SVM进行车牌识别的C++代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 加载SVM模型
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::load("svm.xml");
// 读取图片
Mat img = imread("car_plate.jpg");
// 图像预处理
Mat gray, binary;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
// 轮廓检测
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 筛选车牌轮廓
Rect plateRect;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
Rect rect = boundingRect(contours[i]);
double whRatio = static_cast<double>(rect.width) / rect.height;
if (whRatio > 2 && whRatio < 5 && rect.width > 100 && rect.height > 30)
{
plateRect = rect;
break;
}
}
// 提取车牌图像
Mat plateImg = binary(plateRect);
// 调整车牌大小
resize(plateImg, plateImg, Size(136, 36));
// 特征提取
Mat feature = plateImg.reshape(1, 1);
feature.convertTo(feature, CV_32F);
// SVM分类
int result = static_cast<int>(svm->predict(feature));
// 输出识别结果
cout << "车牌识别结果:" << result << endl;
return 0;
}
```
其中,svm.xml是训练好的SVM模型文件,车牌图像car_plate.jpg应该和代码文件放在同一目录下。代码中使用了OpenCV的图像处理函数和机器学习模块,通过预处理、轮廓检测、特征提取和SVM分类等步骤实现车牌识别。
基于opencv给出汽车车牌号识别的代码
以下是基于OpenCV的汽车车牌号识别代码示例,仅供参考:
```
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# 车牌号识别函数
def recognize_plate(img, coords):
# 从图像中裁剪出车牌区域
plate_img = img[coords[1]:coords[3], coords[0]:coords[2]]
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 对处理后的图像进行降噪
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 对处理后的图像进行字符识别
plate_number = pytesseract.image_to_string(thresh, config='--psm 11')
return plate_number
# 加载测试图像
img = cv2.imread('car_plate.jpg')
# 定义车牌位置坐标
plate_coords = [100, 150, 400, 300]
# 调用车牌识别函数
plate_number = recognize_plate(img, plate_coords)
# 输出识别结果
print('识别结果:', plate_number)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据不同的车牌样式和环境进行调整和优化。同时,字符识别的准确率也取决于多种因素,如图像质量、字符间距、字体等。
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