基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip

基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 主要识别流程 车牌定位：使用 opencv 库函数进行形态学操作，初步定位车牌位置，得到预选区域 车牌筛选：通过训练好的卷积神经网络，对预选区域进行进一步筛选，得到较准确的车牌图片 字符分割：对车牌图片再次进行形态学操作，然后将车牌图片上的字符分割开 字符识别：最后再用卷积神经网络识别字符，输出结果 车牌筛选 和 字符识别 使用不同的卷积神经网络 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 操作步骤 首先搭建 Python 3.6.13 的基础环境 然后通过 pip 导入 requirements.txt 中所需的 Python 包 运行 cnn_plate.py 和 cnn_char.py 进行模型的训练 调整 lpr_main.py 中模型的路径，最后运行，输出结果 数据收集和准备：首先，需要收集大量的车牌图像数据，并对其进行标注，标注包括车牌上的字符和数字。然后，将数据集分为训练集和测试集，并进行数据预处理，如调整大小、裁剪和增强。 模型选择和训练：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）