SVM与OpenCV车牌识别Python实现及文档详解

项目的源码已经过测试，并在答辩中获得高分，非常适合计算机相关专业的学习和研究。 1、支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，主要用途是在特征空间中寻找最优的划分超平面，从而实现分类、回归等功能。在车牌识别系统中，SVM可以用于识别和分类车牌上的字符。 2、opencv：opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和识别的函数。在本项目中，opencv被用于图像的预处理、特征提取、字符分割等步骤。 3、python：python是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能库而受到广泛欢迎。在本项目中，python被用于编写SVM和opencv的调用代码，以及进行数据处理和结果输出。 4、车牌识别：车牌识别是通过计算机视觉技术，自动识别车辆号牌上的字符。在本项目中，通过SVM和opencv的结合，实现了车牌的识别。 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合初学者学习进阶。同时，本项目也可以作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。如果有一定的基础，也可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。 需要注意的是，下载后请首先打开README.md文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。" 以上就是对该资源的详细解读，希望对你有所帮助。