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。
基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip （13个子文件） 
基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源码.zip 
lpr_main.py 19KB cnn_plate.py 8KB
介绍.txt 994B 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资源评论
m0_624848932024-06-04资源内容详细全面，与描述一致，对我很有用，有一定的使用价值。
程序员张小妍
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