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基于TensorFlow、U-Net和CNN的Python中文车牌识别与定位项目（附完整源码及训练数据）.zip

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简介：
本项目采用TensorFlow框架，结合U-Net和CNN技术实现高效准确的中文车牌识别与定位。提供完整Python代码及训练数据集下载。 该项目基于Python的TensorFlow框架，结合U-Net、OpenCV (cv2) 和卷积神经网络（CNN）技术实现中文车牌识别与定位功能，并包含完整源代码及训练数据集。项目能够较好地处理拍摄角度倾斜、强光曝光或光线昏暗等复杂环境下的图像识别任务，甚至在某些情况下能识别出百度AI未能检测到的车牌图片。 整体思路如下： 1. 使用U-Net进行图像分割以获取二值化后的车牌图像； 2. 通过OpenCV（cv2）库执行边缘检测算法来确定车牌区域的具体位置，并对车牌图形进行矫正处理； 3. 最后，利用卷积神经网络模型实现多标签端到端的中文字符识别。

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  • 基于TensorFlow、U-Net和CNN的Python中文车牌识别与定位项目（附完整源码及训练数据）.zip
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    本项目采用TensorFlow框架，结合U-Net和CNN技术实现高效准确的中文车牌识别与定位。提供完整Python代码及训练数据集下载。 该项目基于Python的TensorFlow框架，结合U-Net、OpenCV (cv2) 和卷积神经网络（CNN）技术实现中文车牌识别与定位功能，并包含完整源代码及训练数据集。项目能够较好地处理拍摄角度倾斜、强光曝光或光线昏暗等复杂环境下的图像识别任务，甚至在某些情况下能识别出百度AI未能检测到的车牌图片。 整体思路如下： 1. 使用U-Net进行图像分割以获取二值化后的车牌图像； 2. 通过OpenCV（cv2）库执行边缘检测算法来确定车牌区域的具体位置，并对车牌图形进行矫正处理； 3. 最后，利用卷积神经网络模型实现多标签端到端的中文字符识别。
  • 基于CNN的车牌训练与识别Python源码
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    本项目提供了一套使用Python编写的基于卷积神经网络(CNN)技术实现的车牌训练及识别系统源代码。通过深度学习方法有效提升车牌图像处理能力，适用于多种复杂环境下的车牌自动识别任务。 使用Tensorflow框架，并基于CNN的Python源码实现车牌训练和识别。
  • TensorFlow车牌识别项目的完整源代码
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    本项目提供基于TensorFlow实现的车牌识别系统的完整源代码，包括模型训练、测试及部署所需的全部文件和文档。 要进行省份简称的训练，请执行命令：`python train-license-province.py train` 要进行省份简称识别，请执行命令：`python train-license-province.py predict` 要进行城市代号的训练，请执行命令：`python train-license-letters.py train` 要进行城市代号识别，请执行命令：`python train-license-letters.py predict` 要进行车牌编号的训练，请执行命令：`python train-license-digits.py train` 要进行车牌编号识别，请执行命令：`python train-license-digits.py predict`
  • 车牌识别训练数据集（完整版）
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    本数据集为全面支持车牌识别系统开发而设，涵盖各类中国车牌图像及其标注信息，旨在提升模型在复杂环境下的准确率与鲁棒性。 该车牌识别训练样本涵盖了所有的字符以及数字0至9和26个英文字母（注意，在我国的车牌上，“I”和“O”这两个字母并未使用，因此实际上只有24个英文字符）。总共有34个文件夹，每个文件夹包含50张图片。也就是说，有50种不同的方式来表示数字0、1……等其他字符。这样的训练样本对于提高车牌识别的准确性有很大的帮助。
  • 基于U-Net、CV2和CNN的端到端中文车牌识别系统
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    本项目构建了一个集成U-Net、OpenCV（CV2）及卷积神经网络(CNN)技术的端到端中文车牌识别系统，旨在提高复杂环境下的车牌检测与字符识别精度。 端到端的中文车牌识别系统基于U-Net、OpenCV（cv2）及卷积神经网络（CNN），适用于定位、矫正并最终识别车牌。其中，U-Net用于生成二值化图像以确定车牌位置，而OpenCV则进行边缘检测和图形校正；最后通过CNN实现多标签端到端的字符识别。 具体步骤如下： 1. 利用U-Net对输入图片进行分割处理，并输出一个二值化的图像； 2. 使用OpenCV库中的函数来定位车牌区域并执行矫正操作，以确保后续OCR任务能够准确读取数据； 3. 通过训练好的卷积神经网络模型完成最终的字符识别工作。 该系统在实际应用中表现优异，即使面对极端条件（如拍摄角度倾斜、强光或暗环境等）仍能保持高精度。此外，在一些百度AI车牌识别无法处理的情况下，此方案同样能够成功读取目标信息。
  • 基于Python和TensorFlow的CNN车牌识别实例代码
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    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。
  • 基于Python的车牌识别代码及其车牌数据训练样本
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    本项目提供了一套基于Python语言实现的车牌识别系统源代码，并包含用于训练和测试的大量车牌图像数据集。 基于Python的车牌识别代码已经附带了训练好的数据样本，因此可以直接运行而无需额外准备样本数据。如果有研究需求并希望下载参考样本进行学习的话，可以寻找相关资源。
  • 基于Python和CNN的车牌识别.zip
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    本项目提供了一种使用Python编程语言及卷积神经网络（CNN）技术实现的先进车牌识别系统。通过深度学习算法的应用，它能够高效准确地识别各类复杂环境下的车牌信息，为智能交通系统的开发与应用提供了强有力的技术支持。 本项目探讨了使用Python编程语言及卷积神经网络（CNN）进行车牌识别的方法，这是智能交通系统、自动车辆等领域中的一个典型计算机视觉任务。 1. **Python编程**：作为数据科学与机器学习领域的常用工具，Python因其简洁的语法和丰富的库支持而广受欢迎。在本项目中，它被用来编写代码、处理数据以及构建和训练模型。 2. **卷积神经网络（CNN）**：这是一种深度学习架构，特别适用于图像数据分析。通过卷积层、池化层及全连接层的学习机制，可以自动提取并识别图像中的模式特征，在本项目的车牌识别任务中发挥了关键作用。 3. **数据预处理**：在训练CNN模型之前需要对原始图片进行一系列的预处理操作，包括灰度转换、归一化调整和尺寸缩放等步骤。这些措施有助于提高模型的学习效率与泛化能力。 4. **数据集构建**：为了有效训练CNN模型，项目中使用了大量的标注图像资料库。该数据库包含了多种光照条件、拍摄角度及背景环境下的车牌图片，并且每张图片都附有对应的标签信息。多样化的数据来源有助于提升模型的识别准确率和鲁棒性。 5. **KerasTensorFlow框架**：Python中的深度学习工具包如Keras或TensorFlow被用于构建并训练CNN结构。其中，Keras提供了便捷易用的操作接口以简化模型搭建流程；而作为底层计算引擎的TensorFlow则确保了高效的运算性能。 6. **模型架构设计**：典型的CNN包含多个卷积层、池化操作以及全连接神经元网络层级。在开发过程中需精心挑选层数量和过滤器等参数，用以优化训练效果并避免过拟合现象的发生。 7. **训练与调优**：此阶段包括前向传播预测、损失函数计算、反向误差传递及权重更新流程；同时通过选择合适的优化算法（如Adam或SGD）调节学习速率来减少模型的错误率。此外，还利用早停策略监控验证数据集的表现以防止过拟合。 8. **性能评估**：完成训练后，将测试集用于评价模型的效果表现，并使用准确度、精确性、召回率及F1分数等指标进行量化分析；这些结果能够反映模型在实际应用中的可靠性。 9. **部署实施**：当验证出满意的识别精度时，可以考虑把经过优化的CNN模型集成到具体应用场景中，例如嵌入式设备或云服务平台上运行，实现对实时视频流内车牌信息的有效自动提取和解析。 10. **扩展应用领域**：除了交通管理功能外，该技术还可以与其他人工智能方法相结合（如车辆检测、行为分析等），为智能城市建设和智慧交通系统提供更加全面的解决方案。
  • 基于TensorFlow和OpenCV的CNN车牌识别代码
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    本项目采用TensorFlow与OpenCV实现卷积神经网络(CNN)技术进行车辆牌照自动识别，提供高效准确的车牌检测与字符识别功能。 一位大牛在GitHub上分享了用于CNN车牌识别的源代码，在将其安装到Windows系统的Python环境中运行（Win8系统下使用Python3.6和Opencv3.0）时遇到了各种错误，有些问题在网上也找不到解决方法。经过一番努力最终调试成功，能够进行训练和预测工作。不过在训练过程中发现收敛速度不尽如人意，还需要进一步研究改进。现将成果分享出来供有兴趣的同学参考使用，希望能帮助大家少走一些弯路。
  • TensorFlow车牌识别系统代码及训练代码.zip
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    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`。