# Python_车牌识别系统
## 首先需要知道的
毕业设计基于Opencv的车牌识别系统
- 版本:python3.7.3,opencv4.0.0.21,numpy1.16.2,tkinter和PIL5.4.1.
## 大概演示
由于样本数据来自网络,因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的。
![界面](https://images2018.cnblogs.com/blog/843428/201806/843428-20180614115054606-1021021014.png)
## Stargazers over time
[![Stargazers over time](https://starchart.cc/yinghualuowu/Python_VLPR.svg)](https://starchart.cc/yinghualuowu/Python_VLPR)
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基于Opencv的车牌识别系统,Python代码,跑起来很容易,适合对机器学习感兴趣的同学,项目中整理了不少车牌标注图片,能够节省大量的工作量。 毕业设计基于Opencv的车牌识别系统 - 版本:python3.7.3,opencv4.0.0.21,numpy1.16.2,tkinter和PIL5.4.1. 算法思想来自于网上资源,先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌,再识别字符。车牌定位在predict方法中,为说明清楚,完成代码和测试后,加了很多注释,请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中,请参看源码中的注释,需要说明的是,车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM, opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample,StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限,你测试时会发现,车牌字符识别,可能存在误差,尤其是第一个中文字符出现的误差概率较大。 由于样本数据来自网络,因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的。
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Python_VLPR-master.rar (48个子文件)
Python_VLPR-master
main_VLPR.py 8KB
train
chars2.7z 3.18MB
charsChinese.7z 1.05MB
img_recognition.py 2KB
img
捕获1.PNG 35KB
捕获.PNG 1.07MB
IMG_20180523_110335.jpg 3.52MB
svm.dat 4.41MB
img_math.py 10KB
debug.py 578B
test
wA87271.jpg 51KB
timg2.jpg 25KB
QQ图片20180428005054.png 369KB
hanhuan.png 420KB
timg3.jpg 21KB
timg.jpg 30KB
ganzou4.png 207KB
6I0GFMOFS5N8YXV4IAS}$DH.png 1.19MB
)UL29G5OWJIH6]8Z77`$7RP.png 568KB
ganzou08.png 366KB
wATH859.jpg 113KB
QQ图片20180601185934.jpg 97KB
car5.jpg 28KB
car4.jpg 25KB
timg1.jpg 54KB
car7.jpg 27KB
Yes_img
1_3.jpg 26KB
2_1.png 1.31MB
1_1.jpg 3.15MB
2_2.jpg 4.33MB
3_2.jpg 2.59MB
1_2.jpg 58KB
3_1.png 395KB
2_3.jpg 363KB
ganzou353.png 452KB
timg4.jpg 21KB
ganzou6.png 547KB
lLD9016.jpg 24KB
ganzou5.png 201KB
cAA662F.jpg 61KB
20180428004514.png 97KB
wAUB816.jpg 138KB
ganzou7.png 629KB
.gitignore 283B
svmchinese.dat 3.43MB
img_function.py 17KB
README.md 562B
config.py 220B
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