基于python的车牌识别数据集的创建

创建车牌识别数据集需要以下步骤：

1. 收集车牌图片：可以从公共数据集中下载，也可以自己收集。收集的图片需要涵盖不同的车牌类型、不同的角度和不同的光照条件。

2. 标注车牌图片：使用图像标注工具，对车牌图片进行标注，标注信息应包括车牌字符和位置。

3. 数据清洗：删除低质量、重复或不合规的图片。

4. 数据增强：通过旋转、缩放、平移、加噪等方式，增加数据集的多样性。

5. 划分训练集和测试集：将数据集分成训练集和测试集，用于模型的训练和测试。

以下是基于Python的车牌识别数据集创建示例：

import os
import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 车牌图片文件夹路径
image_dir = "path/to/image/dir"

# 图像标注信息文件路径
anno_file = "path/to/annotation/file"

# 读取图像标注信息
anno_df = pd.read_csv(anno_file)

# 遍历文件夹，读取车牌图片并标注
dataset = []
for filename in os.listdir(image_dir):
    if filename.endswith(".jpg"):
        # 读取图片
        img = cv2.imread(os.path.join(image_dir, filename))
        # 获取图片标注信息
        plate_num = anno_df.loc[anno_df["filename"]==filename, "plate_num"].values[0]
        x1, y1, x2, y2 = anno_df.loc[anno_df["filename"]==filename, ["x1", "y1", "x2", "y2"]].values[0]
        # 绘制标注框并保存
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, plate_num, (x1, y1-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
        cv2.imwrite(os.path.join("path/to/save/dir", filename), img)
        # 添加到数据集
        dataset.append({"filename": filename, "plate_num": plate_num})

# 数据清洗
dataset = [sample for sample in dataset if sample["plate_num"].isalnum()]

# 数据增强
augmented_dataset = []
for sample in dataset:
    img = cv2.imread(os.path.join("path/to/save/dir", sample["filename"]))
    # 随机旋转
    angle = np.random.randint(-10, 10)
    M = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]//2, img.shape[0]//2), angle, 1)
    img_rot = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
    # 随机平移
    x, y = np.random.randint(-10, 10, 2)
    M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])
    img_trans = cv2.warpAffine(img_rot, M, (img.shape[1], img.shape[0]))
    # 随机加噪
    mean = 0
    var = np.random.randint(10, 50)
    sigma = var ** 0.5
    noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
    img_noise = img_trans + noise
    img_noise = np.clip(img_noise, 0, 255).astype(np.uint8)
    # 保存增强后的图片
    filename = sample["filename"].split(".")[0] + "_aug.jpg"
    cv2.imwrite(os.path.join("path/to/save/dir", filename), img_noise)
    # 添加到增强后的数据集
    augmented_dataset.append({"filename": filename, "plate_num": sample["plate_num"]})

# 划分训练集和测试集
train_dataset = augmented_dataset[:int(len(augmented_dataset)*0.8)]
test_dataset = augmented_dataset[int(len(augmented_dataset)*0.8):]

# 可视化样本
plt.figure(figsize=(20, 10))
for i in range(10):
    sample = train_dataset[np.random.randint(len(train_dataset))]
    img = cv2.imread(os.path.join("path/to/save/dir", sample["filename"]))
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title(sample["plate_num"])
plt.show()

以上示例代码演示了如何读取车牌图片和图像标注信息、对车牌图片进行标注并保存、数据清洗、数据增强以及划分训练集和测试集。最后，可以通过可视化样本来检查数据集是否合适。