车牌识别系统开发：Python+Opencv实现教程

资源摘要信息:"基于Python+Opencv的车牌识别系统【毕业设计源码】" 1. Python编程语言：车牌识别系统使用了Python3.4.4版本，Python以其简洁的语法和强大的库支持，成为了机器学习、数据科学、图像处理等领域内常用的编程语言。 2. OpenCV库：该系统依赖于OpenCV的Python绑定版本，即opencv-python库，版本为opencv3.4。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像识别、图像处理、视频分析等领域。 3. NumPy库：在车牌识别系统中，使用了NumPy库的版本1.14，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供高效的多维数组对象和操作这些数组的工具。 4. PIL库：车牌识别系统还用到了PIL库的版本5，即Python Imaging Library，用于打开、操作和保存多种格式的图像文件。 5. Tkinter库：虽然界面不是系统的重点，但依然使用了Python内置的GUI库Tkinter来创建简单的客户端界面。Tkinter是Python的标准GUI库，能够快速方便地创建窗口和控件。 6. 车牌识别算法：系统中的车牌定位是通过边缘检测和车牌颜色定位来实现的。边缘检测可以帮助找到车牌的轮廓，而车牌颜色定位则利用车牌的特定颜色信息来定位车牌的位置。 7. 车牌字符识别：在车牌识别系统中，字符识别是通过OpenCV中的SVM（支持向量机）算法来完成的。SVM是一种常见的分类方法，用于在特征空间中寻找最优分割超平面，用于区分不同的类别。车牌字符识别的代码实现借鉴了OpenCV提供的SVM样本代码，表明了SVM在车牌字符识别中的应用。 8. EasyPR：系统在训练SVM模型时使用了EasyPR的C++版本所包含的训练样本。EasyPR是一个基于Java的开源车牌识别项目，提供了车牌识别的核心算法和训练样本集。 9. 注释说明：为了使算法实现过程更加清晰，作者在代码中加入了许多注释。因此，源码的阅读和理解应当参考代码中的注释部分，以便更深入地理解车牌识别的过程。 10. 运行环境配置：用户需要在自己的计算机上配置Python环境，并安装numpy、opencv-python和PIL库。之后，下载源码并运行surface.py文件来启动车牌识别系统。 11. 实际应用的局限性：由于训练样本的限制，系统在实际应用中可能会存在一定的识别误差，尤其在不同的车牌类型和光照条件下。 通过对【标题】【描述】【标签】和【压缩包子文件的文件名称列表】的分析，可以得出以上知识点。这些知识点覆盖了车牌识别系统的技术栈、系统设计思路、算法实现方法以及运行环境配置等重要方面。对于希望了解或开发基于Python和OpenCV进行车牌识别的开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。