随着智能交通系统的不断发展，车牌识别技术在交通安全管理、车辆监控等领域发挥着越来越重要的作用，本文针对车牌识别问题，提出了一种基于OpenCV和SVM（支持向量机）的车牌识别方法，对车牌图像进行预处理，包括图像去噪、二值化、腐蚀和膨胀等操作；采用SVM算法对预处理后的车牌图像进行分类识别，实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和实时性，为车牌识别技术在实际应用中的推广提供了有力支持。

关键词： OpenCV；SVM；车牌识别；图像预处理；分类识别

1. 引言

车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，通过对车辆进行实时监控和管理，可以有效提高交通安全和交通效率，近年来，随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，车牌识别技术取得了显著成果，本文旨在研究一种基于OpenCV和SVM的车牌识别方法，以提高识别准确率和实时性。

2. 相关技术

2、1 OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域，OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、形态学操作、特征提取等，为车牌识别提供了强大的技术支持。

2、2 SVM

SVM（Support Vector Machine）是一种常用的分类算法，通过在特征空间中寻找最优的超平面，将不同类别的数据点分开，SVM具有较好的泛化能力和较高的识别准确率，在车牌识别等模式识别领域得到了广泛应用。

3. 车牌识别方法

3、1 图像预处理

图像预处理是车牌识别的关键步骤，主要包括以下操作：

（1）去噪：采用高斯滤波器对车牌图像进行去噪处理，消除噪声干扰。

（2）二值化：将灰度图像转换为二值图像，便于后续处理。

（3）腐蚀和膨胀：通过腐蚀和膨胀操作，消除图像中的孤立点，提高字符的连通性。

3、2 特征提取

特征提取是车牌识别的关键步骤，主要包括以下操作：

（1）字符分割：将预处理后的二值图像进行字符分割，提取每个字符的图像。

（2）特征计算：对分割后的字符图像进行特征计算，如直方图、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。

3、3 分类识别

采用SVM算法对特征进行分类识别，具体步骤如下：

（1）训练SVM模型：使用已标记的车牌图像数据，训练SVM模型。

（2）测试SVM模型：使用未标记的车牌图像数据，测试SVM模型的识别准确率。

4. 实验结果与分析

本文采用公开的车牌图像数据集进行实验，实验结果如下：

（1）图像预处理：采用高斯滤波器进行去噪，二值化阈值设置为127，腐蚀和膨胀操作次数分别为3和3。

（2）特征提取：采用HOG特征进行特征提取，特征维度为64。

（3）分类识别：使用SVM算法进行分类识别，核函数选择径向基函数（RBF），惩罚参数C和核函数参数γ通过交叉验证确定。

实验结果表明，本文提出的方法具有较高的识别准确率和实时性，能够满足实际应用需求。

5. 结论

本文针对车牌识别问题，提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别方法，实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和实时性，为车牌识别技术在实际应用中的推广提供了有力支持，我们将进一步研究车牌识别算法，提高识别准确率和实时性，为智能交通系统的发展贡献力量。

参考文献：

[1] Viola P, Jones M. Robust real-time face detection[J]. International Journal of Computer Vision, 2001, 24(2): 137-154.

[2] Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The elements of statistical learning[M]. Springer, 2009.

[3] OpenCV官方网站：https://opencv.org/

[4] SVM官方网站：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/