用Python、OpenCV和机器学习实现的实战级车牌识别——项目1：入门与课题解析

1.1 系统简介

车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影.

在车牌识别中，你需要处理的数据是图像中海量的像素单元；你处理的数据不再是传统的结构化数据，而是图像这种复杂的数据；如果不能在很短的时间内识别出车牌，那么系统就缺少意义；虽然一副图像中有很多的信息，但可能仅仅只有那一小块的信息（车牌）以及车身的颜色是你关心，而且这些信息都蕴含着巨大的价值。也就是说，车牌识别系统事实上就是现在火热的大数据技术在某个领域的一个聚焦，通过了解车牌识别系统，可以很好的帮助你理解大数据技术的内涵，也能清楚的认识到大数据的价值。

1.2 系统要求

• 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
• 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
• 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。

1.3 系统架构

整体包含两个系统:

• 车牌检测
• 车牌字体识别(中文 + 数字 + 英文)

整体架构如下: