import?cv2
import?numpy?as?np
from?numpy.linalg?import?norm
import?sys
import?os
import?json

SZ?=?20??????????#訓練圖片長寬
MAX_WIDTH?=?1000?#原始圖片最大寬度
Min_Area?=?2000??#車牌區域允許最大面積
PROVINCE_START?=?1000
#讀取圖片文件
def?imreadex（filename）:
	return?cv2.imdecode（np.fromfile（filename?dtype=np.uint8）?cv2.IMREAD_COLOR）
	
def?point_limit（point）:
	if?point[0]?		point[0]?=?0
	if?point[1]?		point[1]?=?0

#根據設定的閾值和圖片直方圖，找出波峰，用于分隔字符
def?find_waves（threshold?histogram）:
	up_point?=?-1#上升點
	is_peak?=?False
	if?histogram[0]?>?threshold:
		up_point?=?0
		is_peak?=?True
	wave_peaks?=?[]
	for?ix?in?enumerate（histogram）:
		if?is_peak?and?x?			if?i?-?up_point?>?2:
				is_peak?=?False
				wave_peaks.append（（up_point?i））
		elif?not?is_peak?and?x?>=?threshold:
			is_peak?=?True
			up_point?=?i
	if?is_peak?and?up_point?!=?-1?and?i?-?up_point?>?4:
		wave_peaks.append（（up_point?i））
	return?wave_peaks

#根據找出的波峰，分隔圖片，從而得到逐個字符圖片
def?seperate_card（img?waves）:
	part_cards?=?[]
	for?wave?in?waves:
		part_cards.append（img[:?wave[0]:wave[1]]）
	return?part_cards

#來自opencv的sample，用于svm訓練
def?deskew（img）:
	m?=?cv2.moments（img）
	if?abs（m[‘mu02‘]）?		return?img.copy（）
	skew?=?m[‘mu11‘]/m[‘mu02‘]
	M?=?np.float32（[[1?skew?-0.5*SZ*skew]?[0?1?0]]）
	img?=?cv2.warpAffine（img?M?（SZ?SZ）?flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP?|?cv2.INTER_LINEAR）
	return?img
#來自opencv的sample，用于svm訓練
def?preprocess_hog（digits）:
	samples?=?[]
	for?img?in?digits:
		gx?=?cv2.Sobel（img?cv2.CV_32F?1?0）
		gy?=?cv2.Sobel（img?cv2.CV_32F?0?1）
		mag?ang?=?cv2.cartToPolar（gx?gy）
		bin_n?=?16
		bin?=?np.int32（bin_n*ang/（2*np.pi））
		bin_cells?=?bin[:10:10]?bin[10::10]?bin[:1010:]?bin[10:10:]
		mag_cells?=?mag[:10:10]?mag[10::10]?mag[:1010:]?mag[10:10:]
		hists?=?[np.bincount（b.ravel（）?m.ravel（）?bin_n）?for?b?m?in?zip（bin_cells?mag_cells）]
		hist?=?np.hstack（hists）
		
		#?transform?to?Hellinger?kernel
		eps?=?1e-7
		hist?/=?hist.sum（）?+?eps
		hist?=?np.sqrt（hist）
		hist?/=?norm（hist）?+?eps
		
		samples.append（hist）
	return?np.float32（samples）
#不能保證包括所有省份
provinces?=?[
“zh_cuan“?“川“
“zh_e“?“鄂“
“zh_gan“?“贛“
“zh_gan1“?“甘“
“zh_gui“?“貴“
“zh_gui1“?“桂“
“zh_hei“?“黑“
“zh_hu“?“滬“
“zh_ji“?“冀“
“zh_jin“?“津“
“zh_jing“?“京“
“zh_jl“?“吉“
“zh_liao“?“遼“
“zh_lu“?“魯“
“zh_meng“?“蒙“
“zh_min“?“閩“
“zh_ning“?“寧“
“zh_qing“?“靑“
“zh_qiong“?“瓊“
“zh_shan“?“陜“
“zh_su“?“蘇“
“zh_sx“?“晉“
“zh_wan“?“皖“
“zh_xiang“?“湘“
“zh_xin“?“新“
“zh_yu“?“豫“
“zh_yu1“?“渝“
“zh_yue“?“粵“
“zh_yun“?“云“
“zh_zang“?“藏“
“zh_zhe“?“浙“
]
class?StatModel（object）:
	def?load（self?fn）:
		self.model?=?self.model.load（fn）??
	def?save（self?fn）:
		self.model.save（fn）
class?SVM（StatModel）:
	def?__init__（self?C?=?1?gamma?=?0.5）:
		self.model?=?cv2.ml.SVM_create（）
		self.model.setGamma（gamma）
		self.model.setC（C）
		self.model.setKernel（cv2.ml.SVM_RBF）
		self.model.setT

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

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?????文件??????18178??2018-05-14?14:06??car\predict.py

?????文件????4690657??2018-03-23?04:13??car\svm.dat

?????文件????3645216??2018-03-23?04:13??car\svmchinese.dat

?????文件????4543569??2018-03-23?04:13??car\test\1.jpg

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?????文件??????27089??2018-03-23?04:13??car\test\car3.jpg

?????文件??????25090??2018-03-23?04:13??car\test\car4.jpg

?????文件??????28604??2018-03-23?04:13??car\test\car5.jpg

?????文件??????27744??2018-03-23?04:13??car\test\car7.jpg

?????文件??????24073??2018-03-23?04:13??car\test\lLD9016.jpg

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?????文件?????116063??2018-03-23?04:13??car\test\wATH859.jpg

?????文件?????141788??2018-03-23?04:13??car\test\wAUB816.jpg

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?????文件????????669??2014-08-23?14:44??car\train\chars2\0\114-2.jpg

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?????文件????????674??2014-08-23?14:44??car\train\chars2\0\126-3.jpg

?????文件????????674??2014-08-23?14:44??car\train\chars2\0\127-2.jpg

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?????文件????????716??2014-08-23?14:44??car\train\chars2\0\131-5.jpg

............此處省略16456個文件信息