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TensorFlow车牌识别完整版代码(含车牌数据集)
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2021-01-20
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在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别–初步演示版》中,我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别,但是,当时采用的数据集是MNIST数字手写体,只能分类0-9共10个数字,无法分类省份简称和字母,局限性较大,无实际意义。 经过图像定位分割处理,博主收集了相关省份简称和26个字母的图片数据集,结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码,实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神,在此送上全部代码和车牌数据集。 车牌数据集下载地址(约4000张图片):tf_car_license_dataset_jb51.rar 省份简称训练+识别代码(保存文件名为train-l
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TensorFlow车牌识别完整版代码(含车牌数据集)车牌识别完整版代码(含车牌数据集)
在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别–初步演示版》中,我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别,但
是,当时采用的数据集是MNIST数字手写体,只能分类0-9共10个数字,无法分类省份简称和字母,局限性较大,无实际意
义。
经过图像定位分割处理,博主收集了相关省份简称和26个字母的图片数据集,结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代
码,实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神,在此送上全部代码和车牌数据集。
车牌数据集下载地址(约4000张图片):tf_car_license_dataset_jb51.rar
省份简称训练+识别代码(保存文件名为train-license-province.py)(拷贝代码请务必注意python文本缩进,只要有一处缩进错
误,就无法得到正确结果,或者出现异常):
#!/usr/bin/python3.5
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import os
import time
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
SIZE = 1280
WIDTH = 32
HEIGHT = 40
NUM_CLASSES = 6
iterations = 300
SAVER_DIR = "train-saver/province/"
PROVINCES = ("京","闽","粤","苏","沪","浙")
nProvinceIndex = 0
time_begin = time.time()
# 定义输入节点,对应于图片像素值矩阵集合和图片标签(即所代表的数字)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, SIZE])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, NUM_CLASSES])
x_image = tf.reshape(x, [-1, WIDTH, HEIGHT, 1])
# 定义卷积函数
def conv_layer(inputs, W, b, conv_strides, kernel_size, pool_strides, padding):
L1_conv = tf.nn.conv2d(inputs, W, strides=conv_strides, padding=padding)
L1_relu = tf.nn.relu(L1_conv + b)
return tf.nn.max_pool(L1_relu, ksize=kernel_size, strides=pool_strides, padding='SAME')
# 定义全连接层函数
def full_connect(inputs, W, b):
return tf.nn.relu(tf.matmul(inputs, W) + b)
if __name__ =='__main__' and sys.argv[1]=='train':
# 第一次遍历图片目录是为了获取图片总数
input_count = 0
for i in range(0,NUM_CLASSES):
dir = './train_images/training-set/chinese-characters/%s/' % i # 这里可以改成你自己的图片目录,i为分类标签
for rt, dirs, files in os.walk(dir):
for filename in files:
input_count += 1
# 定义对应维数和各维长度的数组
input_images = np.array([[0]*SIZE for i in range(input_count)])
input_labels = np.array([[0]*NUM_CLASSES for i in range(input_count)])
# 第二次遍历图片目录是为了生成图片数据和标签
index = 0
for i in range(0,NUM_CLASSES):
dir = './train_images/training-set/chinese-characters/%s/' % i # 这里可以改成你自己的图片目录,i为分类标签
for rt, dirs, files in os.walk(dir):
for filename in files:
filename = dir + filename
img = Image.open(filename)
width = img.size[0] height = img.size[1] for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
# 通过这样的处理,使数字的线条变细,有利于提高识别准确率
if img.getpixel((w, h)) > 230:
input_images[index][w+h*width] = 0
else:
input_images[index][w+h*width] = 1
input_labels[index][i] = 1
index += 1
# 第一次遍历图片目录是为了获取图片总数
val_count = 0
for i in range(0,NUM_CLASSES):
dir = './train_images/validation-set/chinese-characters/%s/' % i # 这里可以改成你自己的图片目录,i为分类标签
for rt, dirs, files in os.walk(dir):
for filename in files:
val_count += 1
# 定义对应维数和各维长度的数组
val_images = np.array([[0]*SIZE for i in range(val_count)])
val_labels = np.array([[0]*NUM_CLASSES for i in range(val_count)])
# 第二次遍历图片目录是为了生成图片数据和标签
index = 0
for i in range(0,NUM_CLASSES):
dir = './train_images/validation-set/chinese-characters/%s/' % i # 这里可以改成你自己的图片目录,i为分类标签
for rt, dirs, files in os.walk(dir):
for filename in files:
filename = dir + filename
img = Image.open(filename)
width = img.size[0] height = img.size[1] for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
# 通过这样的处理,使数字的线条变细,有利于提高识别准确率
if img.getpixel((w, h)) > 230:
val_images[index][w+h*width] = 0
else:
val_images[index][w+h*width] = 1
val_labels[index][i] = 1
index += 1
with tf.Session() as sess:
# 第一个卷积层
W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([8, 8, 1, 16], stddev=0.1), name="W_conv1")
b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[16]), name="b_conv1")
conv_strides = [1, 1, 1, 1] kernel_size = [1, 2, 2, 1] pool_strides = [1, 2, 2, 1] L1_pool = conv_layer(x_image, W_conv1,
b_conv1, conv_strides, kernel_size, pool_strides, padding='SAME')
# 第二个卷积层
W_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 16, 32], stddev=0.1), name="W_conv2")
b_conv2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]), name="b_conv2")
conv_strides = [1, 1, 1, 1] kernel_size = [1, 1, 1, 1] pool_strides = [1, 1, 1, 1] L2_pool = conv_layer(L1_pool, W_conv2,
b_conv2, conv_strides, kernel_size, pool_strides, padding='SAME')
# 全连接层
W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([16 * 20 * 32, 512], stddev=0.1), name="W_fc1")
b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[512]), name="b_fc1")
h_pool2_flat = tf.reshape(L2_pool, [-1, 16 * 20*32])
h_fc1 = full_connect(h_pool2_flat, W_fc1, b_fc1)
# dropout
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
# readout层
W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([512, NUM_CLASSES], stddev=0.1), name="W_fc2")
b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[NUM_CLASSES]), name="b_fc2")
# 定义优化器和训练op
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer((1e-4)).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 初始化saver
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
time_elapsed = time.time() - time_begin
print("读取图片文件耗费时间:%d秒" % time_elapsed)
time_begin = time.time()
print ("一共读取了 %s 个训练图像, %s 个标签" % (input_count, input_count))
# 设置每次训练op的输入个数和迭代次数,这里为了支持任意图片总数,定义了一个余数remainder,譬如,如果每次训练op
的输入个数为60,图片总数为150张,则前面两次各输入60张,最后一次输入30张(余数30)
batch_size = 60
iterations = iterations
batches_count = int(input_count / batch_size)
remainder = input_count % batch_size
print ("训练数据集分成 %s 批, 前面每批 %s 个数据,最后一批 %s 个数据" % (batches_count+1, batch_size, remainder))
# 执行训练迭代
for it in range(iterations):
# 这里的关键是要把输入数组转为np.array
for n in range(batches_count):
train_step.run(feed_dict={x: input_images[n*batch_size:(n+1)*batch_size], y_: input_labels[n*batch_size:(n+1)*batch_size],
keep_prob: 0.5})
if remainder > 0:
start_index = batches_count * batch_size;
train_step.run(feed_dict={x: input_images[start_index:input_count-1], y_: input_labels[start_index:input_count-1], keep_prob:
0.5})
# 每完成五次迭代,判断准确度是否已达到100%,达到则退出迭代循环
iterate_accuracy = 0
if it%5 == 0:
iterate_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: val_images, y_: val_labels, keep_prob: 1.0})
print ('第 %d 次训练迭代: 准确率 %0.5f%%' % (it, iterate_accuracy*100))
if iterate_accuracy >= 0.9999 and it >= 150:
break;
print ('完成训练!')
time_elapsed = time.time() - time_begin
print ("训练耗费时间:%d秒" % time_elapsed)
time_begin = time.time()
# 保存训练结果
if not os.path.exists(SAVER_DIR):
print ('不存在训练数据保存目录,现在创建保存目录')
os.makedirs(SAVER_DIR)
saver_path = saver.save(sess, "%smodel.ckpt"%(SAVER_DIR))
if __name__ =='__main__' and sys.argv[1]=='predict':
saver = tf.train.import_meta_graph("%smodel.ckpt.meta"%(SAVER_DIR))
with tf.Session() as sess:
model_file=tf.train.latest_checkpoint(SAVER_DIR)
saver.restore(sess, model_file)
# 第一个卷积层
W_conv1 = sess.graph.get_tensor_by_name("W_conv1:0")
b_conv1 = sess.graph.get_tensor_by_name("b_conv1:0")
conv_strides = [1, 1, 1, 1] kernel_size = [1, 2, 2, 1] pool_strides = [1, 2, 2, 1] L1_pool = conv_layer(x_image, W_conv1,
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资源评论
- 无能为力就要努力2023-07-28这份代码简洁明了,注释详细,帮助开发者们更好地理解和应用于自己的项目中。
- 经年哲思2023-07-28通过这份代码,我成功识别了一些汽车牌照,效果还是不错的。
- 朱王勇2023-07-28这份代码是一个有价值的资源,对于研究车牌识别或者相关领域的人来说一定会很有帮助。
- 阿汝娜老师2023-07-28这份代码提供了一个强大的数据集,使得训练和测试更加方便。
- 普通网友2023-07-28这份代码提供了一个完整的 TensorFlow 车牌识别解决方案,让开发者们可以快速上手。
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