本项目提供了一套使用Python及TensorFlow构建的卷积神经网络(CNN)模型，专门用于车辆牌照的自动识别。通过详细注释的源码帮助开发者快速上手，并应用于实际场景中。
一、项目概述
本次项目的目的是实现对带有各种噪声的自动生成车牌进行识别。在存在噪声干扰的情况下，车牌字符分割会变得比较困难。因此，在此项目中将同时训练包含7个字符的完整车牌图像（包括31个省份简称、10个阿拉伯数字和24个英文字母中的除O和I之外的所有字母），共有65种类别，并为每个字符使用单独的损失函数进行训练。
运行环境：TensorFlow 1.14.0-GPU版
二、生成车牌数据集
导入必要的库：
```python
import os
import cv2 as cv
import numpy as np
from math import *
from PIL import ImageFont, Image
```
接下来的代码用于处理和生成带有噪声的真实或模拟车牌图像，以供训练模型使用。
5星
