1、在此处创建 cnn_plate_train、cnn_plate_test、cnn_char_train 和 cnn_char_test 四个文件夹。
2、cnn_plate.zip 中是车牌区域训练的数据集,可以自己按比例分为训练集和测试集,分别放到 cnn_plate_train 和
cnn_plate_test 两个文件夹中(注意包含 has 和 no 两个子文件夹)。
3、cnn_char.zip 中是字符判断训练的数据集,可以自己按比例分为训练集和测试集,分别放到 cnn_char_train 和
cnn_char_test 两个文件夹中(注意包含各个字符符号的子文件夹)。
注:如果不关注训练模型的准确度,可以不设测试集。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于 opencv 和 tensorflow 的车牌识别项目.zip
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2024-03-28
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基于 opencv 和 tensorflow 的车牌识别项目.zip (12个子文件)
cv-cnn-lpr-main
lpr_main.py 19KB
cnn_plate.py 8KB
data
train
README.txt 644B
cnn_char.zip 13.17MB
cnn_plate.zip 17.59MB
output
README.txt 103B
testset
README.txt 214B
set2.zip 25.32MB
set1.zip 34.21MB
model
README.txt 311B
requirements.txt 496B
cnn_char.py 9KB
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