2022-04-17 15:02:27 索炜达电子 770
文件编号:A258
文件大小:280M
开发环境:Python3.7、Tensorflow1.13、OpenCV3.4.4、PyCharm2020
猿创承诺:该项目亲测正常运行,提供部署视频,需远程调试部署需另外收费,确保正常使用,不能正常使用全额退款。
简要概述:基于深度学习Python+OpenCV+Tensorflow的中文车牌检测与识别系统(GUI界面)
演示视频:
点击查看:系统演示视频
模块分解:
图像预处理->车牌定位->车牌过滤->字符分割->字符识别
操作步骤:
下载代码和图片数据集,代码有3个文件,charNeuralNet.py用来训练和测试字符识别模型,plateNeuralNet.py用来训练和测试车牌检测模型,carPlateIdentity.py是最终的测试程序,会调用前面2个训练好的模型识别图片中的车牌字符。数据集包括cnn_char_train(字符数据集)、cnn_plate_train(车牌数据集)、pictures(最终测试图片,仅供参考)、opencv_output(这是我测试的结果),字符数据集和车牌数据集没有划分训练集和测试集,自行按比例切分;
将charNeuralNet.py在main函数的train_flag改成1,在当前工程目录下创建carIdentityData/cnn_char_train和carIdentityData/model/char_recongnize目录,取字符训练集放在carIdentityData/cnn_char_train路径下,执行该程序训练字符识别模型,模型保存在carIdentityData/model/char_recongnize路径下;
将charNeuralNet.py在main函数的train_flag改成0,在当前工程目录下创建carIdentityData/cnn_char_test目录,取字符测试集放在此路径下,将model_path修改成自己模型的路径,执行程序测试字符识别准确率;
plateNeuralNet.py的操作步骤同2、3步骤相似,用来获取车牌检测模型;
将carPlateIdentity.py程序的plate_model_path、char_model_path修改成自己训练好的模型路径,下面测试图片的img路径也修改成自己图片的路径,执行该程序进行车牌字符检测。
运行效果:
run my_main_ui.py
远程协助:
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我们提供完整项目文件清单如下:
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频