Linux下的车牌识别技术：高效、准确、实用。（linux车牌识别）

Linux下的车牌识别技术是一种非常实用的计算机视觉技术，它可以在无人值守的情况下快速、准确地识别汽车的车牌。这种技术更适合常见的车牌摄像头，可以有效过滤汽车杂讯，提高车牌识别精度，为关键应用提供极大便利。

目前，Linux下的车牌识别技术受到了越来越多的应用。它可以为不同的车牌识别提供针对性的车牌识别，以及停车场的停车登记，考虑到车牌破解的技术需求，Linux下的车牌识别也得到了非常广泛的应用。

Linux下的车牌识别是基于机器视觉的，并使用强大的模式识别算法来实现，比如支持向量机（SVM）和最大熵（MaxEnt）算法。它们可以更好地识别车牌边缘，提高识别准确率。它还将产生更加准确的车牌识别结果。如果将这些算法和图像处理算法相结合，那么效果会更明显。

此外，Linux下的车牌识别还可以更为稳定地运行，并支持实时性能的监测和系统的调试，以保证无人值守状态下的车牌识别系统的稳定性。而且它还有灵活的配置，可以根据具体情况针对不同的车牌进行优化，改进精度。

总之，Linux下的车牌识别技术无疑是一种高效、准确、实用的车牌识别技术，它可以充分满足不同车牌识别需求，为实现各项应用提供了非常大的便利。

”’

import cv2

import numpy as np

# 该函数用于从车牌图像中抽取车牌信息

def extract_plate_info(img):

# 首先引入opencv库进行图像处理

cv_img = cv2.imread(img)

# 然后使用高斯滤波去除噪音，并二值化图像

blurImg = cv2.GaussianBlur(cv_img, (5,5), 0)

grayImg = cv2.cvtColor(blurImg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

retval, binImg = cv2.threshold(grayImg,125,255,cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow(‘binary’, binImg)

cv2.waitKey(0)

# 接下来使用canny边缘检测技术识别车牌边缘，调整其参数以筛选出最佳结果

cannyImg = cv2.Canny(binImg,60,150)

cv2.imshow(‘binary’, cannyImg)

cv2.waitKey(0)

# 后续可以使用CV2库中的模型识别算法，比如SVM和MaxEnt算法，识别出更加准确的车牌信息

model = cv2.SVM()

model.load(‘svm_data.dat’)

result = model.predict(cannyImg)

print(‘识别出的车牌号是：’,result)

if __name__ == ‘__main__’:

img = ‘license_plate.jpg’

extract_plate_info(img)