车牌识别成熟的实现代码

车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，常用的实现方法主要包括基于传统图像处理和机器学习、深度学习的方法。下面以深度学习方法为例，介绍车牌识别的实现代码。

1. 数据集准备

首先需要收集车牌图像数据集，并进行标注。常用的数据集有CCPD、LPRNet等。对于数据集的标注，可以使用标注工具如labelImg、CVAT等。

2. 模型训练

使用深度学习方法进行车牌识别，需要先训练模型。常用的模型有CNN、SSD、YOLO等。这里以YOLOv3为例，介绍模型训练的实现代码。

首先，需要安装darknet框架，可以从GitHub上下载源代码，并进行编译。然后，准备好训练数据集和测试数据集，并进行数据增强处理。接着，在darknet根目录下创建一个名为"obj.data"的文件，写入以下内容：

classes= 1
train = /path/to/train.txt
valid = /path/to/test.txt
names = obj.names
backup = backup/

其中，classes表示类别数，train和valid分别表示训练集和测试集的txt文件路径，names表示类别名称，backup表示模型参数备份路径。

然后，在darknet根目录下创建一个名为"obj.names"的文件，写入类别名称，例如：

license_plate

接着，在darknet根目录下创建一个名为"yolov3.cfg"的文件，写入YOLOv3的模型配置参数，例如：

[net]
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

[convolutional]
size=3
stride=1
pad=1
filters=32
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
size=3
stride=1
pad=1
filters=64
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

...

最后，在darknet根目录下执行以下命令，开始训练模型：

./darknet detector train obj.data yolov3.cfg darknet53.conv.74

其中，darknet53.conv.74是预训练模型参数。

3. 车牌识别

模型训练完成后，可以使用训练好的模型进行车牌识别。下面以Python代码为例，介绍车牌识别的实现代码。

首先，需要安装OpenCV和darknet框架的Python接口。然后，加载模型参数和配置文件：

import cv2
import darknet

net = darknet.load_net("yolov3.cfg", "yolov3.weights", 0)
meta = darknet.load_meta("obj.data")

接着，读取车牌图像，并进行预处理：

image = cv2.imread("car_plate.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_resized = cv2.resize(image, (416, 416))

然后，使用darknet框架的detect函数进行车牌检测：

detections = darknet.detect(net, meta, image_resized)

最后，根据检测结果，可以对车牌进行识别和字符分割，最终得到车牌号码。

以上就是车牌识别的实现代码。需要注意的是，车牌识别是一个复杂的任务，模型训练和参数调优需要耗费大量时间和精力，同时还需要考虑到实际应用中的诸多问题，例如车牌旋转、光照变化、遮挡等。