基于opencv的SVM算法的车牌识别系统设计与实现

基于opencv的SVM算法的车牌识别系统设计与实现

车牌识别技术是智能交通系统中的一项关键技术，它能够自动识别车辆的车牌号码。本文将详细介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库和SVM算法来实现车牌识别系统。

系统架构

车牌识别系统主要包括以下几个模块：
图像预处理：对输入的图像进行处理，以提高车牌检测的准确性。
车牌定位：在预处理后的图像中定位车牌的位置。
车牌矫正：对定位到的车牌图像进行矫正，以便于后续的字符分割和识别。
字符分割：将车牌上的字符分割开来，为字符识别做准备。

图像预处理

图像预处理的目的是去除图像中的噪声，并突出车牌的特征，以便于后续的车牌定位。预处理步骤如下：

读取图像：使用OpenCV的imread函数读取原始图像。

img_bgr = cv2.imread(pic_path, cv2.IMREAD_COLOR)

灰度转换：将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。

img_gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

高斯模糊：使用高斯模糊平滑图像，减少噪声。

kernel = np.ones((20, 20), np.float32) / (20 * 20)
img_opening = cv2.filter2D(img_gray, -1, kernel)

二值化：通过Otsu方法自动计算阈值，并将图像二值化。

_, img_edge = cv2