基于opencv写一个车辆识别系统

要实现一个车辆识别系统，可以按照以下步骤：

1. 收集车辆图像数据集，包括不同车型、颜色、角度、光照等条件下的图像。
2. 使用opencv中的图像处理函数，对图像进行预处理，包括图像去噪、二值化、边缘检测等操作。
3. 提取车辆的特征信息，比如车辆的大小、形状、颜色等。
4. 使用opencv中的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树等，对提取的特征信息进行训练。
5. 对新的车辆图像进行识别，提取特征信息后，使用训练好的机器学习模型进行分类判断，判断车辆类型。

具体实现过程可以参考以下步骤：

1. 安装opencv库，建立一个车辆识别的工程。
2. 收集车辆图像数据集，对车辆图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作。
3. 提取车辆的特征信息，比如车辆的大小、形状、颜色等，可以使用opencv中的特征提取函数。
4. 使用机器学习算法对提取的特征信息进行训练，可以使用opencv中的机器学习模块。
5. 对新的车辆图像进行识别，提取特征信息后，使用训练好的机器学习模型进行分类判断，判断车辆类型。

需要注意的是，车辆识别系统的准确率会受到多种因素的影响，如数据集的质量、预处理的效果、特征提取的准确性、机器学习算法的选择等。因此，在实现过程中需要进行多次实验和优化，以提高识别准确率。