Python+OpenCV实现简易车牌识别系统

资源摘要信息:"本资源是一套使用Python3和OpenCV库开发的车牌识别系统，文件中包含了实现车牌识别的算法和客户端界面。该系统由两个主要文件构成：surface.py负责提供用户界面，而predict.py则负责核心的识别算法。车牌识别的过程分为两个步骤，首先是通过图像边缘和车牌颜色定位车牌，然后使用字符识别技术来识别车牌上的字符。该系统的车牌定位和字符识别功能都包含在predict.py文件中，并且开发人员在代码中添加了大量注释来帮助理解。 在算法实现方面，车牌定位算法和字符识别算法均基于网上资源开发而来。字符识别部分使用了OpenCV库中的支持向量机（SVM）算法，这一算法的使用基于OpenCV库自带的示例代码。车牌字符识别的训练数据来自于GitHub上的EasyPR项目，并且为C++版本。由于训练样本有限，车牌字符识别在实际应用中可能会出现一定的误差，尤其是对于第一个中文字符的识别。资源中包含EasyPR的训练样本，如果需要重新训练SVM模型，可以解压train目录下的文件，并删除原有的svm.dat和svmchinese.dat文件。 系统环境配置方面，该系统需要以下软件版本： - Python 3.7.3 - OpenCV *.*.*.** - NumPy 1.16.2 - Tkinter - PIL 5.4.1 标签信息表明，该资源适合于作为毕业设计项目，并且适用于Python编程语言和OpenCV图像处理库的学习和应用。 文件名称列表中，唯一的文件名为“基于Opencv的车牌识别系统.zip”，表明这是一个压缩包文件，用户需要下载并解压后才能访问内部的surface.py和predict.py源代码文件。" 知识点详细说明： 1. Python3编程语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能库著称。在这个项目中，Python3被用于编写客户端界面和车牌识别算法。 2. OpenCV库：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，提供了很多常用的图像处理和计算机视觉功能。该项目使用OpenCV*.*.*.**版本进行车牌识别算法的开发。 3. 图像处理：车牌识别系统涉及到图像处理技术，包括边缘检测、颜色分割等。这些技术用于从车辆图像中准确定位车牌位置。 4. SVM算法：支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。在这个项目中，SVM被用于车牌上的字符识别任务。 5. NumPy库：NumPy是一个用于数值计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和相关的工具。项目中可能使用NumPy进行图像数据的处理和分析。 6. Tkinter：Tkinter是Python的标准GUI（图形用户界面）库，用于创建窗口、按钮、输入框等界面元素。在本项目中，Tkinter被用来创建简单的用户界面。 7. PIL库：PIL（Python Imaging Library）是Python的一个图像处理库，可以进行图像的读取、转换和显示等操作。虽然PIL已经发展为Pillow，但仍然广泛使用PIL的旧名称。 8.车牌识别系统：车牌识别系统（Automatic Number Plate Recognition, ANPR）是利用图像处理、模式识别、字符识别技术对车辆的车牌进行自动识别的系统。它广泛应用于交通监控、停车场管理等领域。 9. 环境配置：软件项目开发过程中，需要配置合适的软件环境，以确保代码能够正常编译和运行。本项目的环境配置要求包括特定版本的Python解释器、OpenCV库、NumPy库、Tkinter界面库以及PIL图像处理库。 10. EasyPR：EasyPR是一个开源的车牌识别系统，提供了一个车牌识别的框架。在这个项目中，EasyPR的训练样本被用来训练SVM模型进行车牌字符识别。 11. 字符识别：字符识别是识别和读取图像中文字字符的过程。在车牌识别系统中，字符识别涉及到识别车牌上的数字、字母和汉字。