yolo ccpd 车牌识别

车牌识别是基于Python和PyTorch平台，使用CCPD2020新能源车牌数据集进行训练的。在验证集上，识别率超过70%，效果虽然不算特别好，但是可以使用。然而，CCPD2020数据集中有一些图片是模糊的，甚至肉眼也无法辨别，这可能会对识别效果产生影响。剔除这部分数据后，识别效果可能会更好。

关于程序思路，训练阶段使用了Yolov3和LPRnet两个网络进行训练，并分别得到它们的权重。在测试阶段，将车辆图片输入网络，首先经过Yolov3进行车牌目标检测，然后将车牌区域提取出来并输入LPRnet进行字符识别。

使用步骤如下：
1. 配置环境。
2. 使用CCPD_trans_yolodataset.py和CCPD_trans_LPRdataset.py将CCPD数据集转换为两个网络所需的数据类型。
3. 训练网络。

相关问题

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。

计算机视觉车牌识别和opencv深度学习调用

车牌识别是计算机视觉领域的一种常见应用。下面我简单介绍一下如何使用 OpenCV 和深度学习技术来实现车牌识别。

1. 数据集准备

首先，需要准备一个车牌图像数据集。可以从网上下载公开的数据集（如CCPD、PKU等），或者自己拍摄一些车牌图像。

2. 车牌检测

使用 Haar 级联分类器或者深度学习模型来进行车牌检测。其中，Haar 级联分类器是传统的方法，而深度学习模型（如 YOLO、SSD、Faster R-CNN 等）是目前主流的方法。

例如，使用 OpenCV 自带的 Haar 级联分类器进行车牌检测：

import cv2

# 加载分类器
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_russian_plate_number.xml')

# 读取图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测车牌
plates = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(25, 25))

# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in plates:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('plate detection', img)
cv2.waitKey()

3. 车牌字符分割

对于每个检测到的车牌图像，需要将车牌字符分割出来。可以使用一些图像处理技术（如二值化、形态学操作、轮廓检测等）来实现字符分割。

例如，使用 OpenCV 将车牌图像进行二值化，并利用轮廓检测来分割车牌字符：

import cv2
import numpy as np

# 读取车牌图像
img = cv2.imread('plate.jpg')

# 转换为灰度图像并进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# 进行形态学操作，去除噪声和小的连通域
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 进行轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制字符分割结果
for i, contour in enumerate(contours):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('character segmentation', img)
cv2.waitKey()

4. 车牌字符识别

对于每个字符图像，可以使用深度学习模型来进行字符识别。常用的深度学习模型包括 CNN、LSTM、CRNN 等。

例如，使用 TensorFlow 和 Keras 搭建一个简单的 CNN 模型来进行车牌字符识别：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载模型
model = keras.models.load_model('plate_recognition.h5')

# 识别字符
img = cv2.imread('char.jpg')
img = cv2.resize(img, (20, 20))
img = img.astype('float32') / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)
pred = model.predict(img)[0]
label = chr(np.argmax(pred) + ord('A'))

print('character label:', label)

以上是一个简单的车牌识别流程，实际应用中还需要考虑一些问题，如多车牌检测、车牌倾斜矫正、车牌颜色识别等。