car_plate-master.zip

这是一个在不分割字符的情况下直接识别车牌号码的简单项目。 #### 使用方法： ##### 第一步：生成训练和测试数据集 ``` cd generateCarPlate python3 genCarPlate.py ``` 将会在data目录下生成train、test数据集。 生成的图片示例：     生成的图片已经做了旋转、模糊、灰度变化等图像增强。git ### 训练卷积only的模型 ##### 网络模型:  ##### 训练 ``` cd pytorch_model python3 train.py 30 0.0001 ``` 30是在训练集训练的次数，0.0001是学习速率 ##### 测试 ``` python3 test.py ``` 将会输出准确率，我训练的car_plate_javer.pt模型能达到98.2的准确率（由于训练和测试数据集都是随机生成的，因此可能不同人测试有差异）。 这个准确率不算高，由于我的笔记本算力有限，没能进一步训练更大、更好的模型，不过我想，这个项目已足以证明不分割直接识别车牌的可行性 ### 训练crnn(双向gru)+ctc ##### 网络模型:  ##### 训练 ``` cd pytorch_model python3 train.py 30 0.0001 10 ``` 30是在训练集训练的次数，0.0001是学习速率,10是batch的大小 ##### 测试 ``` python3 test.py ``` #### Pull Request Pull request is welcome. #### communicate with QQ group: 704153141 #### 致谢 数据集生成使用了[genCarPlate](https://github.com/derek285/generateCarPlate)，感谢作者！ #### License BSD 3-Clause