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说明：这是一个系统实战项目，如需项目代码可以直接到文章最后关注获取。
项目背景
随着智能交通系统和智慧城市的发展，车牌识别技术在车辆管理、交通监控、停车场收费等领域发挥着重要作用。传统的车牌识别系统主要针对英文和数字的识别，而在中国，车牌包含中文字符，增加了识别的复杂性。因此，开发一个能够高效准确识别中文车牌的系统具有重要的实际应用价值。本项目基于 OpenCV 和支持向量机（SVM）算法，结合 Python 编程语言，实现了一个中文车牌识别系统，并通过 `tkinter` 构建了用户友好的图形化界面，方便用户上传图片并实时查看识别结果。
在技术实现上，本项目选择了 OpenCV 作为图像处理的核心工具，用于完成车牌区域的检测与预处理；支持向量机（SVM）作为机器学习模型，用于对车牌中的字符进行分类与识别。OpenCV 提供了强大的图像处理功能，可以有效提取车牌区域并分割字符，而 SVM 在小样本数据集上的表现尤为出色，非常适合用于中文字符的分类任务。为了提升用户体验，我们使用 `tkinter` 框架设计了一个简洁直观的 GUI 界面，用户可以通过该界面上传图片、启动识别流程，并查看识别结果。这种设计使得系统不仅具备强大的功能，还易于操作，适合各类用户群体。
在界面设计方面，`tkinter` 被用来构建整个系统的 GUI 框架。主界面包括标题栏、图片显示区域、按钮控制区以及结果显示区。用户可以通过“选择图片”按钮上传待识别的图片，系统会调用 OpenCV 进行图像预处理并提取车牌区域，然后利用训练好的 SVM 模型对车牌中的字符进行识别。识别完成后，结果会显示在界面上，并以高亮方式标注出检测到的车牌区域。此外，界面还提供了查看处理过程的功能。通过 `tkinter` 的灵活布局和事件绑定机制，我们实现了高效的人机交互，提升了系统的易用性和实用性。
运行环境
| 编号 | 名称 |
| 1 | Python3.11.9 |
| 2 | opencv-python==4.10.0.84 |
| 3 | pillow==11.0.0 |
| 4 | numpy==1.26.4 |
命令行执行:
在PyCharm中选中main.py，点击运行。
系统登陆默认的用户名：user01
密码：123456
系统功能介绍
系统登陆、系统首页、车牌图片选择、清除识别数据、查看图像处理过程。
系统功能截图：
首先是登陆界面：
登陆系统后，进入系统首页：
点击 车牌图片 按钮，进行选择图片：
点击，查看图像处理过程 按钮，可以查看图片的处理过程：
项目获取
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