本研究提出了一种结合图像处理技术和支持向量机（SVM）的方法，用于车牌识别系统的构建。

项目信息

编号：PMV-1
大小：25M

运行条件

Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5

需要安装依赖包：
– pip install pyqt5==5.15.10
– pip install oepncv-python==4.10.0.82
– pip install numpy==1.24.4
– pip install xlwt==1.3.0

项目介绍

系统包含数据预处理、特征提取、模型训练和识别等模块。首先，通过数据预处理对车牌图像进行标准化处理，然后利用传统的图像处理技术提取车牌特征。在特征提取的基础上，使用SVM进行训练和分类。

实验表明，该系统在不同环境下具有较高的识别准确率和鲁棒性。本研究为车牌识别技术的发展提供了一种有效的解决方案，并具有广泛的应用前景。

项目报告

Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告

项目数据

Tipps：训练数据集包含chars数据集和charsChinese数据集。

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对SVM_Train.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 运行UI_main.py

– 运行SVM_Train.py
– 结果分析

项目文档

Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知