SVM车牌识别方法

SVM识别车牌与非车牌训练方法

1，首先，将分割好的车牌归一化大小（本例中归一化为：宽：144 高：33 ），总共367张车牌，保存为灰度图像标定板

发电机冷却器2.将图像中容易分割错的区域归一化同样的大小，总367张，保存为灰度图像

3.为了更简便，将所有的图像保存为.xml文件，保存的方式为（144*33）*1的大小不用充电的手电筒

而不是144*33；正样本，每入栈一次，标记为1，负样本每入栈一次，标记为0，然后将正负样本统计保存在l文件中;

4.将前300张正样本，300张负样本的保存到送到SVM处进行训练

中频加热电热暖水袋5.

6.然后再读入车牌或者非车牌，调用opencv库函数进行测试，用库函数进行判断，若库函数返回1，则是判断为车牌，若是0，则判断为非车牌，我们测试了367张车牌，判错了6张，测试了400非车牌，全部判断正确，判断率为：（1 -6/（367+400）) = 99.3%，可见正确判断率很高

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本文发布于:2024-09-22 13:44:06，感谢您对本站的认可！

标签：车牌保存判断库函数进行电热样本测试

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