用svm算法识别车牌代码
时间: 2023-10-14 20:04:26 浏览: 60
以下是一个简单的基于Python和OpenCV的SVM算法识别车牌的代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
import os
# 读取训练数据
trainData = np.loadtxt('trainData.txt', dtype=np.float32)
responses = np.loadtxt('responses.txt', dtype=np.float32)
responses = responses.reshape((responses.size, 1))
# 训练SVM分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6))
svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)
# 读取测试数据
test_img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 车牌识别
plate_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_plate.xml')
plates = plate_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in plates:
plate_img = gray[y:y+h, x:x+w]
plate_img = cv2.resize(plate_img, (80, 80))
# 提取特征
feature = np.array(plate_img, dtype=np.float32).reshape((1, -1))
feature = np.divide(feature, 255)
# 预测
result = svm.predict(feature)[1]
if result == 1:
print('Found a license plate!')
cv2.rectangle(test_img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', test_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码中,首先读取训练数据和响应数据,然后使用SVM算法训练分类器。接着读取测试数据,并使用Haar级联分类器检测车牌,然后将车牌图像进行特征提取和预处理,并使用SVM分类器进行分类预测,最后在原图像上标出检测到的车牌位置。
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