基于TensorFlow的车牌识别项目全套源代码.zip（368M）

简介：
本资源提供了一个基于TensorFlow框架实现的完整车牌识别项目的源代码，文件大小为368MB。此项目涵盖了模型训练、测试及部署等环节，适合对深度学习与计算机视觉感兴趣的开发者和研究人员参考使用。 基于Tensorflow的车牌识别项目源代码涵盖了从车牌定位到字符识别的完整流程。首先通过OpenCV库函数进行形态学操作以初步确定车牌位置，并选取预选区域。接着，利用训练好的卷积神经网络对这些候选区域进一步筛选，从而获取更准确的车牌图像。 接下来是字符分割步骤：通过对已选定的车牌图片执行额外的形态学处理来分离出各个单独的字符。最后一步则是使用另一套专门为识别设计的卷积神经网络模型去读取并输出每个独立字符的具体信息。 项目实施包括以下几个主要阶段： 1. 创建Python 3.6.13开发环境。 2. 安装requirement文件中列出的所有必要的Python库包。 3. 运行cnn_plate.py与cnn_char.py脚本以训练所需模型。 4. 调整lpr_main.py里指定的模型路径，随后执行该程序来展示最终结果。 数据准备阶段涉及大量车牌图像的数据采集及标注工作。这些图片会被标记出其中包含的具体字符和数字信息，并按照一定比例拆分为用于训练与测试的不同数据集。此外还需对原始图像进行尺寸调整、裁剪以及增强等预处理操作以提高模型性能。 在选择合适的深度学习架构方面，本项目采用卷积神经网络（CNN）来实现上述功能模块的构建及优化过程。