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

好的，下面是一个基于Python的车牌识别代码示例，使用的是sklearn库中的SVM算法：

# 导入所需库
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 定义函数，读取车牌图像并进行预处理
def preprocess(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 进行高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
    # 进行二值化处理
    _, binary = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    # 进行形态学处理
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
    morph = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    # 返回预处理后的图像
    return morph

# 定义函数，提取车牌图像的特征
def extract_features(image):
    # 定义特征向量
    features = []
    # 分离通道
    b, g, r = cv2.split(image)
    # 计算颜色直方图特征
    hist_b = cv2.calcHist([b], [0], None, [256], [0, 256])
    hist_g = cv2.calcHist([g], [0], None, [256], [0, 256])
    hist_r = cv2.calcHist([r], [0], None, [256], [0, 256])
    features.extend(hist_b)
    features.extend(hist_g)
    features.extend(hist_r)
    # 计算形状特征
    _, contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 100:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            aspect_ratio = float(w) / h
            rect_area = w * h
            extent = float(area) / rect_area
            features.append(aspect_ratio)
            features.append(extent)
    # 返回特征向量
    return features

# 定义函数，训练SVM分类器
def train_svm(X, y):
    # 创建SVM分类器
    clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
    # 训练SVM分类器
    clf.fit(X, y)
    # 返回训练好的SVM分类器
    return clf

# 定义函数，进行车牌识别
def recognize_plate(image, clf):
    # 进行预处理
    plate_image = preprocess(image)
    # 提取特征
    features = extract_features(plate_image)
    # 进行预测
    label = clf.predict([features])
    # 返回识别结果
    return label[0]

# 训练集数据
X_train = []
y_train = []
for i in range(1, 7):
    for j in range(1, 11):
        filename = "data/train/%d/%d.jpg" % (i, j)
        image = cv2.imread(filename)
        features = extract_features(preprocess(image))
        X_train.append(features)
        y_train.append(i)

# 训练SVM分类器
clf = train_svm(X_train, y_train)

# 测试集数据
X_test = []
y_test = []
for i in range(1, 7):
    for j in range(11, 16):
        filename = "data/test/%d/%d.jpg" % (i, j)
        image = cv2.imread(filename)
        label = recognize_plate(image, clf)
        X_test.append(label)
        y_test.append(i)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(np.array(X_test) == np.array(y_test))
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100))

以上代码中，使用了一些常见的图像处理和机器学习技术，包括灰度化、高斯滤波、二值化、形态学处理、颜色直方图特征和形状特征提取、SVM分类器训练和预测等。其中，训练集和测试集数据均来自data目录下的图片文件，文件命名规则为“类别编号/样本编号.jpg”，共6个类别，每个类别有15个样本。最后，计算准确率并输出结果。