python车牌识别系统开源代码_Python+Tensorflow+CNN实现车牌识别的示例代码

时间: 2023-06-26 17:03:18 浏览: 222
PDF

Python+Tensorflow+CNN实现车牌识别的示例代码

以下是一个基于Python+Tensorflow+CNN的车牌识别系统的示例代码,供您参考: 首先,需要安装必要的库: ```python pip install tensorflow-gpu==1.14.0 pip install opencv-python pip install imutils ``` 然后,我们需要下载数据集。此处我们使用的是CCPD数据集,可以从以下链接下载:https://github.com/detectRecog/CCPD。 接下来,我们定义一个函数`load_data`,用于加载数据集: ```python import os import cv2 import numpy as np def load_data(data_dir): data = [] labels = [] for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: if file.endswith('.jpg'): image_path = os.path.join(root, file) image = cv2.imread(image_path) image = cv2.resize(image, (120, 32)) data.append(image) label = os.path.basename(root) labels.append(label) data = np.array(data, dtype='float32') data /= 255.0 labels = np.array(labels) return data, labels ``` 接下来,我们定义一个函数`build_model`,用于构建模型: ```python from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten def build_model(input_shape, num_classes): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(32, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes)) model.add(Activation('softmax')) return model ``` 接下来,我们加载数据集并构建模型: ```python data_dir = '/path/to/dataset' input_shape = (32, 120, 3) num_classes = 65 data, labels = load_data(data_dir) model = build_model(input_shape, num_classes) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ``` 接下来,我们训练模型: ```python from keras.utils import to_categorical num_epochs = 10 batch_size = 32 labels = to_categorical(labels, num_classes=num_classes) model.fit(data, labels, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_split=0.1) ``` 最后,我们可以使用训练好的模型对车牌进行识别: ```python import imutils from keras.preprocessing.image import img_to_array def recognize_plate(image, model): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0) edged = cv2.Canny(gray, 50, 200) cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True) for c in cnts: x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) if w / h > 4 and w > 100: roi = gray[y:y + h, x:x + w] thresh = cv2.threshold(roi, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1] thresh = cv2.resize(thresh, (120, 32)) thresh = thresh.astype("float") / 255.0 thresh = img_to_array(thresh) thresh = np.expand_dims(thresh, axis=0) preds = model.predict(thresh) label = chr(preds.argmax(axis=1)[0] + 48) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, label, (x - 10, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2) break return image ``` 使用示例: ```python image = cv2.imread('/path/to/image') image = recognize_plate(image, model) cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) ``` 以上就是一个基于Python+Tensorflow+CNN的车牌识别系统的示例代码。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

TensorFlow车牌识别完整版代码(含车牌数据集)

通过这个示例代码,读者可以学习到如何使用TensorFlow进行深度学习模型的构建,包括卷积神经网络(CNN)的设计、数据预处理、模型训练以及模型保存和恢复等关键步骤。对于想要从事计算机视觉和车牌识别领域的开发者...
recommend-type

python用TensorFlow做图像识别的实现

【Python使用TensorFlow进行图像识别】 一、TensorFlow概述 TensorFlow是由Google开发的一个强大的开源机器学习库,它简化了创建、训练和部署机器学习模型的过程。通过定义数据流图,用户可以描述计算过程,而...
recommend-type

Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统的方法

在Python中实现手写数字识别系统,通常会利用强大的机器学习库TensorFlow。TensorFlow是一个开源的深度学习框架,它提供了构建和训练复杂神经网络所需的工具。本篇内容将介绍如何利用TensorFlow来构建一个手写数字...
recommend-type

Python 40行代码实现人脸识别功能

【Python 40行代码实现人脸识别功能】 在Python中实现人脸识别并不像许多人想象的那样复杂。这篇文章将介绍如何使用40行代码实现基本的人脸识别功能。首先,我们需要明确人脸检测与人脸识别的区别。人脸检测是识别...
recommend-type

python+opencv实现车牌定位功能(实例代码)

【Python + OpenCV 实现车牌定位功能】 在计算机视觉领域,车牌定位是一项常见的任务,它涉及到图像处理和模式识别技术。Python 和 OpenCV 库结合使用,能够有效地完成这项任务。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库,...
recommend-type

JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

资源摘要信息:"JavaScript中的pomodoroo时钟" 知识点1:什么是番茄工作法 番茄工作法是一种时间管理技术,它是由弗朗西斯科·西里洛于1980年代末发明的。该技术使用一个定时器来将工作分解为25分钟的块,这些时间块之间短暂休息。每个时间块被称为一个“番茄”,因此得名“番茄工作法”。该技术旨在帮助人们通过短暂的休息来提高集中力和生产力。 知识点2:JavaScript是什么 JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言,它是网页开发中最主要的技术之一。JavaScript主要用于网页中的前端脚本编写,可以实现用户与浏览器内容的交云互动,也可以用于服务器端编程(Node.js)。JavaScript是一种轻量级的编程语言,被设计为易于学习,但功能强大。 知识点3:使用JavaScript实现番茄钟的原理 在使用JavaScript实现番茄钟的过程中,我们需要用到JavaScript的计时器功能。JavaScript提供了两种计时器方法,分别是setTimeout和setInterval。setTimeout用于在指定的时间后执行一次代码块,而setInterval则用于每隔一定的时间重复执行代码块。在实现番茄钟时,我们可以使用setInterval来模拟每25分钟的“番茄时间”,使用setTimeout来控制每25分钟后的休息时间。 知识点4:如何在JavaScript中设置和重置时间 在JavaScript中,我们可以使用Date对象来获取和设置时间。Date对象允许我们获取当前的日期和时间,也可以让我们创建自己的日期和时间。我们可以通过new Date()创建一个新的日期对象,并使用Date对象提供的各种方法,如getHours(), getMinutes(), setHours(), setMinutes()等,来获取和设置时间。在实现番茄钟的过程中,我们可以通过获取当前时间,然后加上25分钟,来设置下一个番茄时间。同样,我们也可以通过获取当前时间,然后减去25分钟,来重置上一个番茄时间。 知识点5:实现pomodoro-clock的基本步骤 首先,我们需要创建一个定时器,用于模拟25分钟的工作时间。然后,我们需要在25分钟结束后提醒用户停止工作,并开始短暂的休息。接着,我们需要为用户的休息时间设置另一个定时器。在用户休息结束后,我们需要重置定时器,开始下一个工作周期。在这个过程中,我们需要为每个定时器设置相应的回调函数,以处理定时器触发时需要执行的操作。 知识点6:使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势 使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势在于JavaScript的轻量级和易学性。JavaScript作为前端开发的主要语言,几乎所有的现代浏览器都支持JavaScript。因此,我们可以很容易地在网页中实现pomodoro-clock,用户只需要打开网页即可使用。此外,JavaScript的灵活性也使得我们可以根据需要自定义pomodoro-clock的各种参数,如工作时间长度、休息时间长度等。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】:一站式解决方案与实战案例

![WebLogic](https://docs.oracle.com/cd/F28299_01/pt857pbr3/eng/pt/tsvt/img/ia2cf27cn-7b68.png) # 摘要 WebLogic作为一款广泛使用的中间件产品,其客户端兼容性对于企业应用至关重要。本文从基本概念出发,系统地介绍了WebLogic的架构、组件以及兼容性问题的分类和影响。通过深入分析兼容性测试方法和诊断分析技术,探讨了如何有效地识别和解决客户端兼容性问题。进一步,本文提出了提升兼容性的策略,包括代码层面的设计、配置管理、补丁升级以及快速响应流程。最后,结合实战案例,本文详细说明了解决方案的实施过
recommend-type

使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”,绘制近5年高考及考研人数发展趋势图,数据如下(单位:万人)。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表,通常需要几个步骤: 1. 首先,你需要导入必要的库,如pandas用于数据处理,matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件: ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序,如果需要的话,可以添加这一行: ```python df = df.sor
recommend-type

CMake 3.25.3版本发布:程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统,用于管理软件的构建过程,尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程,然后可以生成不同操作系统的标准构建文件,如Makefile(Unix系列系统)、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中,它有助于简化编译过程,并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点,是CMake的一个稳定版本,它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新,3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括: 1. 跨平台性:CMake支持多种操作系统和编译器,包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性:CMake生成的构建文件与具体的编译器无关,允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性:CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能,社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt:这是CMake的配置脚本文件,用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境(IDE)支持:CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件,例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具:CMake提供了命令行工具,允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项:CMake支持构建选项的配置,使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持:CMake可以从包管理器中获取依赖,并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具:CMake支持添加和运行测试,并集成代码覆盖工具,帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统:CMake提供了一个内置的帮助系统,可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤: - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量,确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言,及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户,掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"