基于opencv和SVM的车牌识别系统实现与优化

资源摘要信息:"毕业设计基于Opencv和SVM机器学习算法和百度AI平台车牌识别系统（python）" 本毕业设计项目主要研究和实现了基于OpenCV库和SVM（支持向量机）算法的车牌识别系统，并且在车牌无法识别时，结合了百度AI平台提供的车牌识别API进行辅助识别。项目采用Python语言进行开发，并利用Pycharm作为开发环境。在数据库方面，项目选用了MySQL数据库。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV包含了约2500个优化算法，几乎包括了所有主流的计算机视觉算法。SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。在车牌识别中，SVM算法被用来对字符进行分类。 车牌识别系统通常包括以下几个步骤： 1. 图像预处理：包括将彩色图像转换为灰度图，对图像进行高斯模糊操作以降低噪声影响，使用Otsu自适应阈值算法获取二值化阈值，并由此得到二值化图像。 2. 车牌定位：使用20*20的模版对图像进行高斯模糊处理后，通过图像的垂直边缘和车牌颜色进行定位。 3. 字符分割与识别：使用闭操作去除空白区域后，通过轮廓的外接矩形纵横比和区域面积，对可能包含车牌的候选区域进行筛选，然后使用findContours找到外部轮廓并使用minAreaRect获取最小外接矩形。 4. 使用SVM进行字符识别：在得到车牌的候选区域后，通过SVM算法对车牌上的字符进行识别。在本项目中，SVM的使用代码来自于OpenCV自带的sample，涉及到了StatModel类和SVM类。 在车牌识别过程中，如果上述步骤无法成功识别车牌，系统将调用百度AI平台提供的车牌识别API进行辅助识别。百度AI平台提供了强大的计算机视觉处理能力，能够处理各种复杂的图像识别问题。在本项目中，百度API作为补充，主要用于在车牌识别困难时提供额外的识别支持。 整个系统的设计和实现过程，不仅要求学生具备扎实的编程能力和对OpenCV库的熟练应用能力，还需要对SVM算法有深入的理解。同时，学生也需要能够独立分析问题和解决问题，因为车牌识别系统的设计和实现涉及到计算机视觉、模式识别和机器学习等多个领域的知识。此外，本项目还需要学生具有一定的数据库知识，能够使用MySQL管理识别过程中的数据存储和查询。 本项目的文件压缩包命名为"1422_LicenseplateRecognition-master"，这表明了该毕业设计是一个关于车牌识别系统的完整项目，其中"1422"可能是项目的编号或名称，而"LicenseplateRecognition"直接表达了项目的主要功能，即车牌识别。"master"表明这是一份完整的、可交付的版本，而不是一个中间版本或开发中的项目。