基于SVM的车牌识别系统详解：流程与特征提取

本篇文档主要讨论的是基于支持向量机(SVM)的车牌识别系统。首先，研究内容详细地涵盖了车牌识别过程中的关键步骤： 1. 车牌图像采集：通过路口或车辆通道的摄像机实时捕获车辆视频图像，并传输至计算机进行处理。 2. 车牌图像预处理：对采集的图像进行灰度处理、边缘检测和二值化，以突出车牌特征，便于定位。 3. 车牌定位：在输入图像中寻找并提取包含车牌的区域，为后续字符分割做准备。 4. 车牌字符分割：将定位后的车牌区域划分为单独的字符，以便逐个进行识别。 5. 车牌字符识别：对每个字符应用SVM训练好的模型，进行精确的字符识别。 6. 结果显示：处理后的车牌与原始车牌进行比对，显示识别结果并记录在Excel文档中。 研究工作基础或实验条件方面，硬件环境包括一台名为LAPTOP-AHK241AT的电脑，配备Intel i5-8265U处理器和8GB内存。软件环境则采用了MATLAB 2018版本，用于数据处理和特征提取。 数据集包含0-9、A-Z以及沪、京、鲁、闽、苏、粤、浙等各省份的典型车牌字符，共8个特征图片。特征提取过程中，使用了霍夫关键点(HOG)方法，它通过灰度化、伽马校正、计算梯度、划分小细胞以及统计梯度直方图来提取图像的局部纹理特征，这对于识别任务至关重要。 该研究深入探讨了如何利用SVM技术结合HOG特征提取，实现高效准确的车牌识别，涉及到了实际的硬件和软件环境配置，以及关键的图像处理步骤，为相关领域的实践应用提供了有价值的参考。