课程设计——基于 PyTorch 和 OpenCV 的车牌识别系统设计与实现（包含源码、训练数据集）

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一、系统设计与实现

1. 系统需求分析

车牌识别系统需要能够准确地从车辆图像中识别出车牌号码，并支持多种车牌格式（包括中文、英文和数字）。系统应具备高识别率、实时性和稳定性等特点。

2. 数据集准备

为了训练车牌识别模型，需要准备包含大量车牌图像的数据集。这些数据集应包括不同场景、不同光照条件下的车牌图像，并标注好每张图像中的车牌号码。

3. 模型设计

基于PyTorch，可以设计一个卷积神经网络（CNN）用于车牌识别。CNN模型能够自动从车牌图像中提取特征，并通过多层网络结构进行特征学习和分类。在车牌识别中，常用的CNN模型包括AlexNet、VGG、ResNet等，也可以根据具体需求设计自定义的CNN模型。

4. 模型训练

使用准备好的数据集对CNN模型进行训练。训练过程中，通过前向传播计算模型输出与真实标签之间的误差，然后通过反向传播算法更新模型参数，以减小误差。训练完成后，将模型保存以便后续使用。

5. 车牌检测

车牌检测是车牌识别系统的第一步，其目的是从车辆图像中定位出车牌的位置。基于OpenCV，可以使用图像处理技术（如灰度化、边缘检测、形态学操作等）结合机器学习算法（如SVM、YOLO等）来实现车牌检测。检测到的车牌区域将被裁剪出来用于后续的字符识别。

6. 字符识别

字符识别是车牌识别系统的核心部分。在车牌检测阶段提取到的车牌图像将被送入训练好的CNN模型中进行字符识别。模型将输出车牌号码的预测结果。为了提高识别准确率，可以采用多种策略，如字符分割、多模型融合等。

二、系统部署

1. 环境配置

在部署车牌识别系统之前，需要配置好相应的软件环境。这包括安装Python、PyTorch、OpenCV等必要的库和工具。同时，还需要配置好硬件环境，如GPU加速等。

2. 模型加载

在部署过程中，需要将训练好的CNN模型加载到系统中。加载模型时，需要确保模型文件与部署环境兼容，并能够正确读取模型参数。

3. 接口设计

为了方便用户使用车牌识别系统，需要设计友好的接口。接口可以包括图像输入接口、识别结果输出接口等。用户可以通过这些接口将车辆图像输入系统，并获取车牌号码的识别结果。

4. 系统测试

在部署完成后，需要对车牌识别系统进行测试。测试过程中，可以使用不同的车辆图像来验证系统的识别准确率和实时性。同时，还需要测试系统的稳定性和可靠性，确保系统能够在各种环境下正常运行。

5. 维护与优化

随着使用时间的增长，车牌识别系统可能会出现性能下降或识别错误等问题。因此，需要定期对系统进行维护和优化。维护包括更新软件环境、修复系统漏洞等；优化则包括调整模型参数、改进算法等，以提高系统的识别准确率和性能。

三、结论

基于PyTorch和OpenCV的车牌识别系统设计与实现部署是一个复杂但具有重要意义的过程。通过合理的系统架构设计、模型设计、数据集准备以及部署策略的制定，可以构建出一个高效、准确的车牌识别系统。该系统在智能交通、车辆管理等领域具有广泛的应用前景和重要的实用价值。

核心源码：

import cv2
import os
import sys
import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms
from plateNeuralNet import *
from charNeuralNet import *
import random

torch.cuda.set_device(7)

def setup_seed(seed):
     torch.manual_seed(seed)
     torch.cuda.manual_seed_all(seed)
     np.random.seed(seed)
     random.seed(seed)
     torch.backends.cudnn.deterministic = True

setup_seed(233)

char_table = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K',
              'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', '川', '鄂', '赣', '甘', '贵',
              '桂', '黑', '沪', '冀', '津', '京', '吉', '辽', '鲁', '蒙', '闽', '宁', '青', '琼', '陕', '苏', '晋',
              '皖', '湘', '新', '豫', '渝', '粤', '云', '藏', '浙']

def hist_image(img): # 灰度级转灰度图
    assert img.ndim==2
    hist = [0 for i in range(256)]
    img_h,img_w = img.shape[0],img.shape[1]

    for row in range(img_h):
        for col in range(img_w):
            hist[img[row,col]] += 1
    p = [hist[n]/(img_w*img_h) for n in range(256)]
    p1 = np.cumsum(p)
    for row in range(img_h):
        for col in range(img_w):
            v = img[row,col]
            img[row,col] = p1[v]*255
    return img

def find_board_area(img): # 通过检测行和列的亮点数目来提取矩形
    assert img.ndim==2
    img_h,img_w = img.shape[0],img.shape[1]
    top,bottom,left,right = 0,img_h,0,img_w
    flag = False
    h_proj = [0 for i in range(img_h)]
    v_proj = [0 for i in range(img_w)]

    for row in range(round(img_h*0.5),round(img_h*0.8),3):
        for col in range(img_w):
            if img[row,col]==255:
                h_proj[row] += 1
        if flag==False and h_proj[row]>12:
            flag = True
            top = row
        if flag==True and row>top+8 and h_proj[row]<12:
            bottom = row
            flag = False

    for col in range(round(img_w*0.3),img_w,1):
        for row in range(top,bottom,1):
            if img[row,col]==255:
                v_proj[col] += 1
        if flag==False and (v_proj[col]>10 or v_proj[col]-v_proj[col-1]>5):
            left = col
            break
    return left,top,120,bottom-top-10

def verify_scale(rotate_rect):
   error = 0.4
   aspect = 4#4.7272
   min_area = 10*(10*aspect)
   max_area = 150*(150*aspect)
   min_aspect = aspect*(1-error)
   max_aspect = aspect*(1+error)
   theta = 30

   # 宽或高为0，不满足矩形直接返回False
   if rotate_rect[1][0]==0 or rotate_rect[1][1]==0:
       return False

   r = rotate_rect[1][0]/rotate_rect[1][1]
   r = max(r,1/r)
   area = rotate_rect[1][0]*rotate_rect[1][1]
   if area>min_area and area<max_area and r>min_aspect and r<max_aspect:
       # 矩形的倾斜角度在不超过theta
       if ((rotate_rect[1][0] < rotate_rect[1][1] and rotate_rect[2] >= -90 and rotate_rect[2] < -(90 - theta)) or
               (rotate_rect[1]<