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文章目录:
一、前言二、训练分类器2.1、准备训练用单字符图片2.2、图片预处理2.3、用opencv的preprocess_hog()处理图片2.4、用SVM训练分类器三、车牌定位四、字符分割五、字符识别六、Mysql保存七、总结八、参考资料一、 前言:
最近一直在学习机器学习,花了段时间把《机器学习实战》(【美】Peter Harrington著)看了一遍,当中讲述的几个机器学习经典算法虽说有所掌握(监督学习:k-近邻、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM、AdaBoost、线性回归、树回归,无监督学习:k-means,FP-Growth),但是还是觉得有点不踏实,于是就找了车牌识别的例子,算是把其中的算法用到了实际的项目中。
环境:
系统:win10
语言:Python3.6
平台:Jupyter Notebook
机器学习库:OpenCV
数据库:Mysql
机器学习算法:SVM
用到的Python库:matplotlib、numpy、opencv、sklearn,这些库通过pip install package安装即可
二、训练分类器
2.1、准备训练用单字符图片
相同字符放在一个文件夹下,文件夹名代表标签
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