车牌识别与停车场管理系统-python+ OpenCV

项目描述 基于 Python+ OpenCV 的车牌识别与停车场管理系统
基于 Python 的车牌识别与停车场管理系统。系统融合 OpenCV 传统视觉算法、HyperLPR 深度学习库和百度 OCR API 三重识别机制，通过 Tkinter 桌面 GUI 完成车牌定位、字符识别、数据库入库、比对搜索、停车场出入登记等业务流程。

项目功能
登录注册：基于 MySQL 的用户身份认证（login.py）
车牌识别：上传图片或截图识别，支持形状定位、颜色定位、HyperLPR、百度 API 四道保险（main.py、identification.py）
车辆对比：双图比对，识别车牌号是否一致（match.py）
历史搜索：按车牌号或时间区间查询数据库记录（search.py、search_sql.py）
停车场管理：车辆出入登记、计费、历史记录（park.py）
数据持久化：MySQL 存储识别记录、用户信息、停车历史；Excel 导出识别结果（lib/img_sql.py、lib/img_excel.py）

运行环境
OS：Windows / macOS / Linux
Python：3.8+（实测兼容 Python 3.13）
数据库：MySQL 5.7（utf8mb4）
部署：本地直运行 或 Docker Compose 一键部署（docker/docker-compose.yml）
第三方服务（可选）：百度智能云 OCR API（用于兜底识别）

项目技术
层级 技术
GUI Tkinter / PIL
图像处理 OpenCV 4.x（边缘检测、HSV 颜色分割、仿射矫正）
字符识别 自训练 SVM（字符 + 中文两套模型） + HyperLPR3（SSD 车牌检测 + CRNN 字符识别） + 百度 OCR API
数据库 MySQL 5.7 + PyMySQL + SQLAlchemy ORM
配置 pydantic-settings + .env
数据导出 xlwt / xlutils（Excel）
并发 threading（截图轮询、异步识别）
部署 Docker Compose、Dev Container

数据集
SVM 字符模型：lib/svm.dat（数字+字母）、lib/svmchinese.dat（中文省份简称），项目作者自训练
HyperLPR 预训练模型：随 hyperlpr 包分发（ONNX 权重，含车牌检测 SSD + 字符识别 CRNN）

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行