TensorFlow车牌识别系统代码及训练代码.zip

简介：
本资源包含基于TensorFlow框架实现的车牌识别系统的完整代码和训练数据集。包括模型构建、训练过程以及测试用例，适合对车辆自动识别技术感兴趣的开发者学习与研究使用。 使用Anaconda 4.10.3、Tensorflow 2.6.0以及Python版本为3.7.8的环境进行车牌识别项目： 步骤如下： 1. 使用OpenCV切割并定位图片中的车牌，然后保存切割后的图像。 2. 训练模型以识别省份简称：运行 `python train-license-province.py train`。 3. 运行预测程序来识别省份简称：执行 `python train-license-province.py predict`。 4. 对城市代号进行训练：使用命令 `python train-license-letters.py train`。 5. 通过执行 `python train-license-letters.py predict` 来识别城市代号。 6. 使用命令 `python train-license-digits.py train` 进行车牌编号的训练。 7. 最后，运行预测程序来识别车牌上的数字：使用命令 `python train-license-digits.py predict`。