基于Python的铭牌识别

基于Python的铭牌识别可以使用机器学习和深度学习算法实现。一般流程包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集一定数量的铭牌图片并进行标注，标注内容可以包括铭牌上的文字、数字等。

2. 数据预处理：对收集到的图片进行处理，如裁剪、缩放、灰度化等。

3. 特征提取：使用图像处理技术提取图像特征，如颜色、纹理、形状等。

4. 模型训练：使用机器学习或深度学习算法训练模型。传统的机器学习算法可以使用SVM、KNN等，而深度学习算法可以使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

5. 模型评估：对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等。

6. 预测：使用训练好的模型对新的铭牌图片进行识别。

相关问题：
1. Python中常用的机器学习算法有哪些？
2. 什么是卷积神经网络？
3. 如何评估模型的准确性？