在开源的车牌识别系统EasyPR中，用SVM（支持向量机）模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征，本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来，并添加了HOG特征用来作为SVM的输入。

本文介绍图像识别和目标检测中常用的特征，分别是Haar（哈尔）特征、LBF（local binary pattern）特征、HOG（histogram of orientation gradient）特征共 三种。 一、Haar特征 参考链接https://blog.csdn.net/u013403054/article/details/78461083 1、Haar特征最先由Paul Viola等人提出，后经过Rainer Lienhart等扩展引入45°倾斜特征。Haar特征分为三类：边缘特