LPRnet：LPRNet的PyTorch实现（针对中国牌照设计），并对印度牌照进行了调整——源代码。

简介：
LPRNet，作为一种卓越且精简的车牌识别框架，采用 PyTorch 实现，旨在高效处理中文车牌识别任务。该框架依赖于 PyTorch 版本 1.0.0 及更高版本，并利用 OpenCVPython 的 3.x 版本以及 Python 3.x 环境。为了有效应对潜在的滥用情况，我们提供了一个“盗用者”数据集，该数据集旨在模拟麻木感应现象，用于训练和测试模型。预处理图像时，标签应与图像名称相对应，并将数据划分为训练集和测试集。具体而言，Preprocessor.py脚本将数据按照85:15的比例进行划分并重命名标签。执行Preprocessor.py脚本时，需要提供输入文件夹和 CSV/XLS 文件作为标签信息；这些文件的格式要求为：图像名称、标签、以及其他标识符（xyz.png）。模型训练和测试仅适用于图像尺寸为 (94, 24)。请根据您的数据集路径调整脚本及相关超参数。若需要进一步优化模型性能，可以灵活地调整其他超参数。最后，通过运行“python train_LPRNet.py”或“python test_LPRNet.py”命令来启动训练或测试流程，并在必要时查看测试结果。