利用CNN对车牌进行智能识别(python代码,解压缩后直接运行) | 您所在的位置:网站首页 › opencv 汉字识别 › 利用CNN对车牌进行智能识别(python代码,解压缩后直接运行) |
1.代码流程 该段代码主要利用卷积神经网络(CNN)来识别车牌。下面是代码的主要流程: 导入所需的库和模块,包括matplotlib、numpy、cv2、tensorflow等。 加载用于检测车牌的级联分类器(cascade classifier)模型,该模型在indian_license_plate.xml文件中定义。 定义detect_plate函数,用于检测和模糊处理车牌。该函数通过级联分类器检测图像中的车牌位置,并绘制矩形框标识车牌。可以选择在车牌上添加文本。 调用detect_plate函数对输入图像进行处理,并显示输入图像、检测到的车牌和提取的车牌。 定义find_contours函数,用于匹配车牌或字符模板的轮廓。该函数在二值图像中查找轮廓,并根据轮廓的尺寸筛选出车牌或字符。 定义segment_characters函数,用于分割车牌中的字符。该函数对裁剪的车牌图像进行预处理,提取字符轮廓,并返回字符图像列表。 调用segment_characters函数对提取的车牌进行字符分割,并显示分割后的字符图像。 设置图像生成器(ImageDataGenerator)以进行训练数据的预处理。加载训练和验证数据集。 定义自定义的F1分数评估函数,并构建CNN模型。模型包括多个卷积层、池化层、全连接层和输出层。 编译模型,使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行配置。 创建一个回调函数用于在训练过程中停止训练。 使用fit_generator方法训练模型,并使用回调函数在验证集上监测模型性能。 定义图像维度修正函数fix_dimension和显示识别结果函数show_results。 调用show_results函数,对分割的字符进行识别,并返回车牌号码。 显示分割字符图像和其预测值。 输出识别的车牌号码。 可选:如果需要,可以使用识别到的车牌号码在原始图像上绘制车牌并显示结果。 代码主要涵盖了车牌检测、字符分割和字符识别的过程,使用了级联分类器、图像处理和卷积神经网络等技术。 2.效果图
识别结果(因为缩短录制视频时间,EPOCH为10,训练次数少,当为80时,准确率可以达到99.95%) CNN智能识别车牌_哔哩哔哩_bilibili |
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