深度学习车牌识别python

### 基于深度学习的车牌识别项目概述

为了实现基于深度学习的车牌识别，通常分为两个主要阶段：车牌检测和字符识别。现代方法倾向于使用端到端模型来简化流程并提高准确性。

#### 车牌检测模块设计

对于车牌检测部分，可以采用目标检测算法如YOLOv5或Faster R-CNN等预训练模型作为基础框架。这些模型擅长定位图像中的特定对象，在此场景下即为车辆及其上的牌照位置[^1]。

import torch
from PIL import Image
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.plots import plot_one_box

def detect_license_plate(image_path):
    model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))  # 加载预训练权重文件
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    
    results = model(img)
    detections = non_max_suppression(results.pred[0], conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)

    for det in detections:
        xyxy = [det[:, :4].numpy().astype(int)]
        label = f'License Plate'
        
        im_array = np.array(img)
        annotator = Annotator(im_array, line_width=2, example=str(model.names))
        if len(det):
            for *box, conf, cls in reversed(det):  
                c = int(cls)  # integer class
                label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')
                annotator.box_label(box, label, color=color(c, True))

    annotated_image = Image.fromarray(annotator.result())
    return annotated_image

这段代码展示了如何利用YOLO v5架构来进行初步的目标筛选工作，从而找到图片中存在的可能属于汽车号牌的部分，并对其进行标注显示出来。

#### 字符分割与OCR处理

一旦获得了精确裁剪后的车牌区域图象之后，则可进一步应用光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）技术解析其中的文字信息。Tesseract是一个常用的开源库用于执行这项任务；然而针对特殊字体样式优化过的神经网络可能会带来更优的结果。

import pytesseract
from pytesseract import Output

def recognize_characters(cropped_img):
    custom_config = r'-l eng --oem 3 --psm 7'
    text = pytesseract.image_to_string(cropped_img, config=custom_config)
    return ''.join(e for e in text if e.isalnum())  # 只保留字母数字组合

上述函数通过调用`pytesseract`接口读取给定的小范围内的文字串，同时过滤掉非必要的符号干扰项以获得纯净的数据输出。

#### 数据集准备与模型微调

考虑到不同地区使用的车牌格式存在差异，建议收集本地化的样本集合以便更好地适应实际应用场景需求。如果有必要的话还可以考虑对现有模型参数做适当调整——这被称为迁移学习过程的一部分，它允许快速适配新领域而无需重新训练整个体系结构。