Tensorflow车牌识别完整项目全部源代码

环境准备： Anaconda 4.10.3 Tensorflow 2.6.0 python3.7.8 coding: utf-8 pycharm解释器：D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe 以及各种第三方库 流程思路: 1、将图片通过opencv切割识别定位车牌，切割保存 2、识别省份简称、识别城市代号、识别车牌编号 功能描述: car_num_main.py :将图片转为灰度图像，灰度图像二极化，分割图像并分别保存为.jpg和.bmp文件 train-license-province.py : 省份简称训练识别 train-license-letters.py :城市代号训练识别 train-license-digits.py :车牌编号训练识别 细节阐述： 1、图片切割后分别保存在两个文件夹./img_cut and ./img_cut_not_3240 2、识别车牌需进入终端，在命令行中进入脚本所在目录， 输入执行如下命令：python train-license-province.py train 进行省份简称训练 输入执行如下命令：python train-license-province.py predict 进行省份简称识别 输入执行如下命令：python train-license-letters.py train 进行城市代号训练 输入执行如下命令：python train-license-letters.py predict 进行城市代号识别 输入执行如下命令：python train-license-digits.py train 进行车牌编号训练 输入执行如下命令：python train-license-digits.py predict 进行车牌编号识别 3、图片调为.jpg格式,大小调为像素600*413最佳，可依据代码酌情调试 4、具体可以准确识别的车牌号参见数据集中训练集