车牌识别——合成车牌数据

1. 代码地址:https://github.com/CV-deeplearning/gen-Chinese-plate

2. 代码使用方法

       生成普通蓝牌车牌:

       python gen_common_plate.py --make_num 100 --out_dir ./data/common_plate

       会生成100张普通蓝牌的车牌数据,图片数据存储在./data/common_plate目录下。

       生成车牌的效果如下:

           其中单张图如下:

           生成新能源车牌:

           python gen_green_plate.py --make_num 100 --out_dir ./data/green_plate         

           会生成100张新能源车牌,图片数据存储在./data/green_plate目录下。

           生成车牌的效果图如下:

            其中单张图片如下:

3. 拓展             

      (1) 可以添加开源数据集。

      (2) 使用爬虫爬取数据,请参考:我的博客

      (3)作者长期致力与车牌识别研发,在数据和技术方面有大量积累。数据和技术交流请私信,欢迎star。

 

### 基于深度学习的车牌识别系统毕业设计实现方案 #### 设计概述 该设计方案旨在构建一套完整的基于深度学习的车牌识别系统,涵盖从数据收集到最终部署的所有环节。此系统利用多个深度学习模型完成不同任务,包括但不限于车牌检测、图像生成以及字符识别。 #### 功能模块解析 ##### 数据集创建与预处理 为了支持上述各阶段的工作,需精心准备三个独立的数据集合:一是针对车牌位置探测;二是辅助合成高质量样本图片;三是专供文字辨识训练之用。对于前两类数据库而言,它们主要由真实世界中的车辆照片构成,并经过标注工具标记出目标区域的位置坐标信息。而第三类则是通过OCR技术获取的标准字体库或是互联网上公开可用的手写体素材组合而成[^1]。 ##### 模型选择与优化 在具体实施过程中,选择了YOLOv3作为核心框架来进行物体侦测部分的研发工作——即快速准确定位待检视区域内存在的汽车牌照所在范围。与此同时,在字符级分类器方面,则尝试引入ResNet系列结构并加以改进以适应特定应用场景下的需求特点。此外还特别强调了迁移学习策略的重要性及其应用价值,这有助于减少新领域内有效参数调整所需耗费的时间成本的同时提高泛化性能表现水平[^3]。 ##### 用户界面开发 除了后台逻辑运算外,前端展示同样不可忽视。为此专门搭建了一个图形化的操作平台,允许使用者轻松上传待测试影像文件并通过直观可视化方式查看分析成果。整个UI布局简洁明快易于理解掌握,充分考虑到了实际用户体验感方面的因素影响。 ```python import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image def show_image(image_path): root = tk.Tk() img = Image.open(image_path) photo = ImageTk.PhotoImage(img) label = tk.Label(root,image=photo) label.image = photo label.pack() root.mainloop() ```
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