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蓝色车牌数据集主要包含小轿车图像。

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简介：
拥有两千四百张蓝色车牌的数据库，其对应的XML标注已经完成并存储在指定文件夹中。由于我个人先前所做的工作涉及车牌识别，相关资源的获取和制作过程都较为困难。鉴于如此，我决定将这些精心制作的样本数据分享出来，以便直接应用于训练模型。

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  • 以小轿车为主的蓝色车牌数据集
    优质
    本数据集专注于收集以小轿车为主、配备蓝色车牌的车辆图像，涵盖多种车型和应用场景，为智能交通系统与自动驾驶技术的研究提供详实资料。 蓝色车牌数据集包含2400张图片及其对应的xml文件。由于我自己最近刚完成与车牌相关的项目，收集这些资源并不容易，并且制作样本也花费了大量时间和精力。现在我愿意分享这个数据集，可以直接用于训练模型。
     
  • 小轿车和大货车的黄色车牌数据集
    优质
    本数据集包含了多种类型的小轿车与大货车的图像，并且所有车辆均标有黄色车牌。适合于车牌识别及车辆分类研究使用。 压缩包包含近800张黄色车牌样本集，并且xml文件已准备好，可用于深度学习和机器学习中的车牌检测任务。
     
  • 车牌图像数据集——蓝牌、绿牌、黄牌
    优质
    这是一个包含多种类型车辆牌照的图像数据集，包括常见的蓝色小汽车牌照、绿色的新能源汽车牌照以及黄色的大车和专项作业车辆牌照。 车牌数据集包含蓝牌、绿牌和黄牌三类车牌的图片，共有约12000张图像。这些图像质量良好，适用于车牌号识别模型的训练与验证。
     
  • 蓝色车牌的车牌识别图片集（自行采集）
    优质
    本图集包含多张自摄的带有蓝色车牌的车辆照片，旨在展示不同视角、光线下的车牌清晰度与识别效果。 我自己制作了一些车牌识别算法所需的图片数据集，其中包括大约30张带有蓝色车牌的车辆照片。
     
  • 蓝色车牌识别图集blue.7z
    优质
    蓝色车牌识别图集blue.7z包含多种蓝色车牌高清图像，适用于车牌识别系统训练与测试，助力提高车辆管理智能化水平。 蓝色车牌用于车牌识别、训练及测试，共有825张蓝色车牌。
     
  • 车牌识别训练集：蓝牌车辆数据集
    优质
    本数据集专注于收集并整理各类蓝牌车辆信息，旨在提供一个全面的车牌识别训练资源，促进相关技术的发展与应用。 蓝牌车数据集及车牌识别训练集已纯手工整理完成，希望能为大家提供帮助。文件名即为对应的标注好的车牌号码。
     
  • 车牌图像数据
    优质
    车牌图像数据集包含了大量车辆牌照的图片资料，这些资料被广泛应用于计算机视觉、模式识别以及自动车牌识别系统的研究与开发中。 该数据库包含实际抓拍的车牌卡口图片，所有图片均以图中的车牌号码按一定格式命名。这对开发车牌识别系统及测试相关算法指标非常有用。
     
  • TensorFlow车牌识别完整代码（包含车牌数据集）
    优质
    本资源提供基于TensorFlow框架实现的车牌识别系统完整源码及训练所需的数据集。适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的研究者与开发者参考使用。 在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别–初步演示版》中，我们展示了如何使用TensorFlow进行车牌识别的步骤。然而，当时使用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法处理省份简称和字母的情况，这使得其应用范围受限且不具备实际意义。经过图像定位分割处理后，博主收集了包含相关省份简称及26个英文字母的图片数据集，并结合前述博文中提供的Python与TensorFlow代码实现了完整的车牌识别功能。 出于分享精神，在此提供全部源码和车牌数据集供参考使用。车牌数据集包括约4000张图片，可供下载用于训练和测试模型性能。省份简称及字母的训练与识别相关代码已准备好，请将其保存为文件名train-l以备后续操作之用。
     
  • TensorFlow车牌识别完整代码（包含车牌数据集）
    优质
    本资源提供基于TensorFlow的车牌识别系统完整代码及训练所需的数据集。适合于研究与开发应用，涵盖模型构建、训练过程及测试评估。 本段落主要介绍了使用TensorFlow进行车牌识别的完整代码，并包含相应的车牌数据集。通过详细的示例代码讲解，对学习和工作中遇到的相关问题提供了有价值的参考。需要的朋友可以继续阅读以获取更多信息。
     
  • TensorFlow车牌识别完整代码（包含车牌数据集）
    优质
    本项目提供了一个基于TensorFlow的车牌识别系统源码及训练所需的车牌图像数据集，适用于研究和开发场景。 本段落主要介绍了TensorFlow车牌识别的完整版代码，并附带了相关的车牌数据集。通过详细的示例代码讲解，为读者的学习或工作提供了有价值的参考。有兴趣的朋友可以继续阅读以获取更多信息。