基于svm车牌识别系统

基于SVM的车牌识别系统是一种经典的图像识别算法。该系统的基本流程包括：图像预处理、特征提取、特征选择和分类器训练等步骤。

首先，对输入的车牌图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以便更好地提取特征。

接着，利用图像处理技术和特征提取算法，提取车牌图像中的特征信息，如颜色、形状、纹理等。常用的特征提取算法包括LBP、HOG等。

然后，根据提取到的特征信息，进行特征选择，筛选出最具有代表性的特征。

最后，利用SVM分类器对特征进行训练，实现对车牌的识别。在训练过程中，可以通过交叉验证等方法对模型进行优化，提高识别率。

总的来说，基于SVM的车牌识别系统是一种可靠、高效的识别算法，具有广泛的应用前景。